一种新的Adaptive Lasso方法在股票市场中的应用
作者2019-04-17 12:12未知
结合时间序列模型的特性,在基于Adaptive Lasso的基础上提出了一种新的惩罚方式,即给予越靠后的阶数越重的惩罚。通过模拟AR(p)模型,用Lasso、Adaptive Lasso以及本文所提出的新的Adaptive Lasso方法对模拟数据进行了参数估计和模型选择。从参数估计的准确性以及预测精度两方面来考虑,模拟结果表明新的Adaptive Lasso方法表现最好,Adaptive Lasso和Lasso表现较差。实证部分选取了上证综合指数和云南白药的数据,其中上证综指将一阶差分后的日收盘价数据作为被解释变量,以滞后1至5阶的数据为解释变量,而云南白药以滞后1至10阶的数据作为解释变量,建立AR(p)时间序列模型,分别采用Adaptive Lasso和新的Adaptive Lasso方法进行变量选择和参数估计,结果发现新的Adaptive Lasso方法在股票价格收盘价的一元时间序列建模上要略优于传统的Adaptive Lasso,在预测中有较好的表现,这为今后对股价序列和其他时间序列的研究提供了新的思路和方法。
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