同伦摄动稀疏正则化方法及其应用
本文关键词:同伦摄动稀疏正则化方法及其应用
更多相关文章: 稀疏正则化 同伦摄动稀疏正则化方法 参数重构 布莱克-斯科尔斯期权定价模型 托达罗模型
【摘要】:稀疏正则化方法在参数重构中起到了越来越重要的作用.与传统的正则化方法相比,稀疏正则化方法能较好地重构稀疏变量.由于稀疏正则化的不可微性,需要对已有的经典算法进行改进.本文构建同伦摄动稀疏正则化方法克服标准稀疏正则化的不可微性,并将该方法应用到基于布莱克一斯科尔斯期权定价模型重构隐含波动率和基于托达罗模型重构政策参数.数值实验表明,所提出的方法是收敛和稳定的.
【作者单位】: 哈尔滨商业大学金融学院;哈尔滨商业大学经济学院;
【关键词】: 稀疏正则化 同伦摄动稀疏正则化方法 参数重构 布莱克-斯科尔斯期权定价模型 托达罗模型
【基金】:国家自然科学基金(11301119) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541191)
【分类号】:F830.9
【正文快照】: 0引言参数重构在金融数学中起到重要作用,如波动率和政策参数重构iui,在其他工程实践领域也有重要的应用,例如:图像去噪[3,41,地震信号重构[5,61以及心电信号重构[7,81.—般情况下,参数重构问题是不适定的,也就是说,即使测量数据的噪声水平很小,也可能导致重构结果严重偏离真
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,本文编号:591700
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