【摘 要】
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函数系数自回归模型(FAR)在非线性时序数据分析应用中,当样本值两端存在数据偏少或异常值的情况,模型回归系数的估计精度不高和稳定性差,引入局部加权散点平滑(LOWESS)方法,
【机 构】
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重庆理工大学理学院,重庆理工大学图书馆
【基金项目】
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重庆市科委基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0464)
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函数系数自回归模型(FAR)在非线性时序数据分析应用中,当样本值两端存在数据偏少或异常值的情况,模型回归系数的估计精度不高和稳定性差,引入局部加权散点平滑(LOWESS)方法,优化FAR模型的估计。首先采用重标极差分析法(R/S)计算Hurst指数,并判别序列特征,再建立FAR模型并估计回归系数,最后结合LOWESS平滑方法优化FAR模型,建立LOWESS-FAR模型(LW-FAR模型)。通过模拟实验和国泰基金收益率实证分析、预测,表明:LW-FAR模型克服了FAR模型存在异常值时的缺陷,并提高了模型的预
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