【摘 要】
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在多元时间序列数据的建模中,向量自回归(VAR)模型的系数膨胀易导致参数估计准确率及效率下降、预测不稳定等问题,具有一定的局限性。本文以12只互联网及相关服务板块的股票
【机 构】
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上海师范大学商学院,上海师范大学数理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“非平稳高频金融数据的大样本性质及应用”(11901397),教育部人文社会科学研究青年基金“非平稳高频金融时间序列的统计推断及实证研究”(18YJCZH153),上海师范大学第十期重点学科数量经济学(310-AC7031-19-004221)
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在多元时间序列数据的建模中,向量自回归(VAR)模型的系数膨胀易导致参数估计准确率及效率下降、预测不稳定等问题,具有一定的局限性。本文以12只互联网及相关服务板块的股票日收益率为研究对象,采用同期线性变换分割VAR方法,按相关性将变量分组,尽可能消除不同组数据间的相关性,以组为单位分别建模及预测,最后与传统的VAR建模方法对比,发现改进后的VAR降维更有效率,对模型参数的估计更加准确,进一步提升了模型的预测效果。
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