基于新型权重的模型平均预测方法及其应用

发布时间：2021-04-19 19:20

　　预测是识别真实世界的重要途径,也是经济和金融等领域的首要研究问题。为了能正确地预测未来数据,研究者分别构建参数、非参数和半参数等模型来刻画数据背后的规律。这些模型之间各具优势,又彼此竞争,而且它们都携带着对预报分析有价值的信息。为了科学地利用模型中的有效信息并作出准确预报,学者们提出了两种思路,即模型选择方法和模型平均方法。模型选择是依据某种标准,从待选的模型中挑选出相对最优的模型,然后再做推断和预测分析。模型选择能在一定程度上提高预测精度,但是仅选择一个最优模型进行预测的做法具有片面性,可能会遗漏次优模型含有的重要信息和面临模型误设问题。为了捕捉更多有用信息于最终模型中,就需要用到模型平均预测方法,即根据现有信息构造出若干种可能的候选模型,然后分别给每个候选模型赋权,对候选模型预测值进行加权平均,得到最终的预测值。模型平均预测方法可以灵活地调整最终模型的结构,减少信息遗漏,有效提高预测精确度。模型平均预测方法的研究方向大致可以分为两大类:一是被平均的子模型类别的扩充,二是如何确定子模型的权重。在充分理解现有研究的基础上,本文对子模型权重的确定方法进行了创新,分别提出用经验似然法和自适... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1. 绪论
    1.1 研究意义
    1.2 文献综述
        1.2.1 模型平均法的理论综述
        1.2.2 模型平均法的应用综述
        1.2.3 启发与思考
    1.3 论文框架与创新点
2. 预备理论
    2.1 非参数和半参数回归模型
        2.1.1 非参数回归模型
        2.1.2 半参数回归模型
    2.2 模型平均预测方法
        2.2.1 子模型权重确定方法
        2.2.2 子模型类别的扩充
    2.3 经验似然法
3. 经验似然模型平均法
    3.1 引言
    3.2 经验似然权重
    3.3 数值模拟
        3.3.1 方法与数据
        3.3.2 结果分析
    3.4 本章小结
4. 自适应变权重模型平均法
    4.1 引言
    4.2 自适应变权重
        4.2.1 权函数的设定与估计
        4.2.2 权重理论性质
    4.3 数值模拟
        4.3.1 数据与方法
        4.3.2 结果分析
    4.4 本章小结
5. 波动率预测
    5.1 引言
    5.2 HAR-RV模型及其变形
    5.3 实证分析
        5.3.1 数据选取与预处理
        5.3.2 子模型的选取
        5.3.3 预测方法与结果分析
    5.4 本章小结
6. 总结与展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]“坏”跳跃、“好”跳跃与高频波动率预测[J]. 陈国进,丁杰,赵向琴.  管理科学. 2018(06)
[2]基于模型平均方法的基金绩效预测研究[J]. 李莉莉,崔迎鹏,卢睿,乔婧妍.  系统科学与数学. 2018(06)
[3]运用最小二乘模型平均法预测外汇实际波动率（英文）[J]. 邱越,谢天.  系统科学与数学. 2018(06)
[4]非线性GARCH族的模型平均估计方法[J]. 姚青松,赵国庆,刘庆丰.  统计研究. 2018(05)
[5]GARCH族的模型平均估计方法[J]. 赵国庆,姚青松,刘庆丰.  数量经济技术经济研究. 2017(06)
[6]模型平均预测理论与实证研究[J]. 赵国庆,邬琼.  商业经济与管理. 2014(07)
[7]基于成分数据的变权重组合预测的权重确定[J]. 张晓琴,陈佳佳,张振华.  山西大学学报(自然科学版). 2014(02)
[8]基于贝叶斯模型平均方法的中国通货膨胀的建模及预测[J]. 陈伟,牛霖琳.  金融研究. 2013(11)
[9]模型平均方法及其在预测中的应用[J]. 张新雨,邹国华.  统计研究. 2011(06)



本文编号：3148151