本文關(guān)鍵詞：基于部分函數(shù)型線性回歸模型的改進(jìn)　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 部分函數(shù)型線性回歸模型 函數(shù)型數(shù)據(jù) 預(yù)測(cè)

【摘要】：金融市場(chǎng)的交易是不間斷的,價(jià)格始終高頻的更新,在金融數(shù)據(jù)的研究中,經(jīng)常遇到函數(shù)型數(shù)據(jù)。文章主要建立部分函數(shù)型線性回歸模型,分析函數(shù)型數(shù)據(jù)在上證指數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,根據(jù)函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab對(duì)上證指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[Abstract]:The transaction of financial market is uninterrupted and the price is always updated with high frequency. In the research of financial data, we often encounter functional data. This paper mainly establishes partial functional linear regression model. This paper analyzes the application of functional data in the prediction of Shanghai Stock Exchange Index. According to the principle of functional data analysis and the method of solving principal component analysis, Matlab is used to predict the index of Shanghai Stock Exchange.
【作者單位】： 嶺南師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：嶺南師范學(xué)院自然科學(xué)青年項(xiàng)目(QL1407)
【分類號(hào)】：F830.9;O212.1
【正文快照】： 0引言傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)是離散且有限的,但是金融市場(chǎng)的交易是不間斷的,價(jià)格始終高頻的更新,金融價(jià)格產(chǎn)生的隨機(jī)過程一般是非平穩(wěn)的,因而使用傳統(tǒng)的時(shí)間序列分析方法在解決金融數(shù)據(jù)的時(shí)候往往效果較差。加拿大學(xué)者J.O.Ramsay在1982年首次給出將泛函分析、拓?fù)鋵W(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)相

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳波;線性回歸與回歸常數(shù)間顯著性判別程序[J];溫州醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);1998年04期

2 王峰;一類線性回歸及其性質(zhì)[J];淮海工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2001年04期

3 任曉全;線性回歸模型中的加權(quán)處理及其應(yīng)用[J];陜西廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào);2002年03期

4 張尚立,劉國(guó)忠;一般線性回歸模型最佳線性無偏估計(jì)的影響分析[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2004年06期

5 曾文藝;李洪興;施煜;;模糊線性回歸模型(Ⅰ)[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年02期

6 曾文藝;李洪興;施煜;;模糊線性回歸模型(Ⅱ)[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年04期

7 陸元鴻;;水塔水流量問題的廣義線性回歸解法[J];大學(xué)數(shù)學(xué);2008年06期

8 侯麗敏;馬國(guó)峰;;基于灰色線性回歸組合模型鐵路客運(yùn)量預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)仿真;2011年07期

9 熊耀邦;;建立在線性回歸基礎(chǔ)上建模方法的研究[J];讀與寫(教育教學(xué)刊);2012年11期

10 胡國(guó)成;;線性回歸分析特例[J];計(jì)量技術(shù);1983年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前5條

1 劉春鳳;;多元模糊線性回歸參數(shù)的模糊幅度與置信水平[A];中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)第九屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1999年

2 強(qiáng)雁;羌維立;;基于線性回歸的建模方法——最小量化法[A];江蘇省現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)第八次學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2003年

3 萬(wàn)玉成;;輸出數(shù)據(jù)為未確知數(shù)的線性回歸預(yù)測(cè)模型[A];第四屆中國(guó)不確定系統(tǒng)年會(huì)論文集[C];2006年

4 連華娟;李曉奇;;模糊線性回歸分析[A];中國(guó)數(shù)學(xué)力學(xué)物理學(xué)高新技術(shù)交叉研究學(xué)會(huì)第十二屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

5 哈明虎;王熙照;;Fuzzy線性回歸分析及參數(shù)估計(jì)[A];模糊數(shù)學(xué)和系統(tǒng)成果會(huì)論文集[C];1991年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 陳源;基于正態(tài)模糊數(shù)的模糊線性回歸研究與應(yīng)用[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

2 李琳君;集群數(shù)據(jù)的二次光滑局部線性回歸分析[D];華中師范大學(xué);2015年

3 張宇;AANA誤差下線性回歸模型M估計(jì)的漸近性質(zhì)[D];湖北師范大學(xué);2016年

4 黃芬芬;部分線性回歸模型參數(shù)的差分k-d估計(jì)[D];湖北師范大學(xué);2016年

5 胡章剛;線性回歸診斷若干問題研究[D];武漢科技大學(xué);2010年

6 高菲菲;二次光滑局部線性回歸的核密度函數(shù)選擇分析[D];華中師范大學(xué);2013年

7 肖劍;連續(xù)時(shí)間局部線性回歸的邊界效應(yīng)[D];復(fù)旦大學(xué);2012年

8 孟會(huì)芳;二次光滑局部線性回歸中的寬帶選擇[D];華中師范大學(xué);2013年

9 張哲;高維數(shù)據(jù)線性回歸建模方法分析[D];天津大學(xué);2013年

10 劉英華;利用線性回歸作預(yù)測(cè)的研究[D];武漢科技大學(xué);2007年

，

本文編號(hào)：1377546