基于Lasso类方法在时间序列变量选择中的应用

杨丽娟; 马云艳

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基于Lasso类方法在时间序列变量选择中的应用

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在时间序列场合下对Lasso方法与Adaptive Lasso方法进行比较,数值模拟结果表明Adaptive Lasso方法比Lasso方法更加有效.通过对沪深300指数的技术指标的历史数据进行变量选择,比较发现二者均可以有效并准确地选择出合适变量,且Adaptive Lasso方法的参数估计相对更加精确.最后,根据选出变量及其参数进行预测,结果表明Adaptive Lasso方法变量选择和参数估计效果良好.

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来源
《鲁东大学学报（自然科学版）》 |2016年第1期|14-18,后插1-后插2|共7页
作者
杨丽娟; 马云艳;
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作者单位

鲁东大学数学与统计科学学院,山东烟台264039;

鲁东大学数学与统计科学学院,山东烟台264039;

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正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
Lasso方法; 变量选择; 时间序列;

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