基于支持向量分位數(shù)回歸的金融市場條件概率密度預(yù)測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在經(jīng)濟(jì)與金融定量分析領(lǐng)域,準(zhǔn)確預(yù)測經(jīng)濟(jì)與金融變量的變動規(guī)律,對于制定經(jīng)濟(jì)與金融政策、實(shí)施相應(yīng)的控制方案具有重要的決策參考價值。由于經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)的具有非線性、非對稱性與異質(zhì)性等復(fù)雜性,導(dǎo)致線性均值回歸分析等傳統(tǒng)的模型與方法,難以有效揭示其內(nèi)在運(yùn)行機(jī)理。為此,需要開發(fā)新的建模工具開展相關(guān)研究工作,本文對此進(jìn)行研究。
  本文將支持向量機(jī)原理與分位數(shù)回歸相結(jié)合,建立支持向量分位數(shù)回歸模型,并將其應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)與金融定量分析中。該模型能夠充

2、分發(fā)揮支持向量機(jī)與分位數(shù)回歸兩個方面的優(yōu)勢:一方面,通過支持向量機(jī),能夠充分模擬經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)的非線性作用機(jī)制;另一方面,通過分位數(shù)回歸,能夠充分刻畫解釋變量對響應(yīng)變量整個條件分布的影響,揭示經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)的非對稱性與異質(zhì)性作用。
  本文重點(diǎn)開展了以下三個方面新的研究:第一,將支持向量分位數(shù)回歸引入貨幣需求分析與人民幣匯率預(yù)測,建立了相應(yīng)的計量模型,給出了模型表示、模型求解、參數(shù)選擇等方法;第二,在基于支持向量分位數(shù)回歸模型條件

3、分位數(shù)預(yù)測基礎(chǔ)上,進(jìn)一步給出了條件密度預(yù)測方法,實(shí)現(xiàn)了貨幣需求與人民幣匯率的概率密度預(yù)測;第三,通過Monte Carlo數(shù)值模擬與實(shí)證研究,將支持向量分位數(shù)回歸模型與一般線性回歸模型進(jìn)行比較,結(jié)果顯示前者具有更好的模型擬合效果與更高的預(yù)測準(zhǔn)確程度。實(shí)證研究結(jié)果表明,支持向量分位數(shù)回歸模型既能夠很好地擬合貨幣需求(或人民幣匯率)與其影響因素之間的非線性依賴關(guān)系,也能夠給出準(zhǔn)確的條件密度預(yù)測結(jié)果:不僅可以預(yù)測貨幣需求與人民幣匯率的未來取值

4、水平,而且可以判斷其散布與形狀,能夠細(xì)致考慮解釋變量對響應(yīng)變量未來取值分布特征的影響,從而比傳統(tǒng)的點(diǎn)預(yù)測方式提供更多的有用信息,能夠為貨幣需求及人民幣匯率政策的制定提供科學(xué)的決策依據(jù)。
  本文的研究結(jié)果表明,支持向量分位數(shù)回歸模型具有很好的非線性處理能力與完整條件分布特征刻畫能力,能夠深入、細(xì)致地揭示經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)中的復(fù)雜關(guān)系,可望獲得廣泛應(yīng)用。未來,可以在以下兩個方面,開展進(jìn)一步研究工作:第一,在建模理論與方法上,可以考慮帶有

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