基于部分函数型线性回归模型的改进

发布时间：2018-01-04 07:06

  本文关键词：基于部分函数型线性回归模型的改进　出处：《统计与决策》2017年11期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测。
[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.
【作者单位】： 岭南师范学院数学与统计学院;
【基金】：岭南师范学院自然科学青年项目(QL1407)
【分类号】：F830.9;O212.1
【正文快照】： 0引言传统的数据分析中,数据是离散且有限的,但是金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,金融价格产生的随机过程一般是非平稳的,因而使用传统的时间序列分析方法在解决金融数据的时候往往效果较差。加拿大学者J.O.Ramsay在1982年首次给出将泛函分析、拓扑学和统计学相

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本文编号：1377546