金融区间数据的动态回归模型比较与实证检验

发布时间：2018-06-13 07:08

  本文选题：金融区间数据 + 回归模型　； 参考：《统计与决策》2011年06期

【摘要】：传统金融时间序列中,对于股价研究多以当日收盘价为基础。这样不可避免地会产生观测信息的损失,从而导致模型解释能力的降低。文章讨论了模糊自回归(FAR(p))模型和模糊双线性回归(FDLR(p,q))模型结构,并在金融动态数据不同趋势条件下,直接讨论针对区间序列的金融时间序列模型的变化;基于不同特点的金融区间波段,对这两个模型作了比较研究,进一步讨论了模型的拟合评价与解释能力。
[Abstract]:In the traditional financial time series, the research of stock price is based on the closing price of the day. This will inevitably result in loss of observation information, resulting in a decrease in the interpretation ability of the model. In this paper, the structure of fuzzy autoregressive (FAR) model and fuzzy bilinear regression model (FDLRPQ) model are discussed, and the change of financial time series model for interval series is discussed directly under different trends of financial dynamic data. Based on the different characteristics of financial bands, the two models are compared, and the ability of fitting evaluation and interpretation of the models is further discussed.
【作者单位】： 四川大学数学学院;北京大学光华管理学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(07BTJ003)
【分类号】：F830;F224

【共引文献】

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本文编号：2013173