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基于支持向量机改进的VaR模型研究

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摘要

传统计算VaR的方法主要有德尔塔-正态法,历史模拟法和蒙卡特罗模拟法,这三种方法在计算模拟中存在厚尾、非线性、估计误差大、计算复杂等缺点.本文使用一种新的通用的机器学习方法--支持向量机,改进了传统的VaR模拟方法,取得了良好的效果,对VaR的基础计算方法的扩展具有重大的意义.

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来源
《第八届中国管理科学学术年会》|2006年|306-309|共4页
会议地点南京
作者
田金信; 张国永; 郭志达;
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作者单位

中国优选法统筹法与经济数学研究会;

南京航空航天大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量机; 历史模拟法; 蒙卡特罗模拟法; 德尔塔正态法; 机器学习;

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