【摘 要】
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预测是重要的统计学数据分析任务之一,广泛运用的参数模型对数据的分布以及数据之间的相互关系有较强的假设,而非参数模型在涉及多维解释变量时会因维度灾难而导致模型的估计
【机 构】
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西南交通大学数学学院,湖南大学金融与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(11601147)
论文部分内容阅读
预测是重要的统计学数据分析任务之一,广泛运用的参数模型对数据的分布以及数据之间的相互关系有较强的假设,而非参数模型在涉及多维解释变量时会因维度灾难而导致模型的估计和预测效果都不理想。因此,本文将运用一种新的变系数半参数模型平均预测(VC-SMAP)的方法来进行预测,并且提出一种改进的确定模型权重的研究思路,即首先用训练集来估计模型参数,再用验证集来估计模型权重,最后用测试集来判断预测效果,其中运用了样条估计方法对半变系数模型进行参数估计,并用二次规划估计了模型权重。此外,还通过数值模拟的例子来展示所提方法
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