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本文提出一种改进支持向量机(M-SVM),其训练过程是求解一线性方程组,使用高斯概率密度函数作为核函数,用于逼近投资组合收益率的概率密度函数,并给出了几种风险价值计算的解析形式.数值计算表明,与GMM相比,M-SVM对模型参数具有鲁棒性,有更好的逼近和泛化能力.
计算投资组合风险的改进支持向量机方法
【摘 要】
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本文提出一种改进支持向量机(M-SVM),其训练过程是求解一线性方程组,使用高斯概率密度函数作为核函数,用于逼近投资组合收益率的概率密度函数,并给出了几种风险价值计算的解
【机 构】
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东南大学经济管理学院
【出 处】
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数量经济技术经济研究
【发表日期】
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2005年5期
【基金项目】
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国家自然科学资金资助项目(70371035)。
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