【摘 要】
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结合金融市场中的滞后现象以及函数型协变量和响应变量之间的非线性关系提出了函数型非参数部分自回归模型,接着使用profile最小二乘方法和非参数核估计方法给出了该模型的估
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结合金融市场中的滞后现象以及函数型协变量和响应变量之间的非线性关系提出了函数型非参数部分自回归模型,接着使用profile最小二乘方法和非参数核估计方法给出了该模型的估计,并通过统计模拟验证了该方法的有效性,最后通过上证指数的实例验证了模型的预测能力.
In this paper, a functional non-parametric partial autoregressive model is proposed based on the lag in financial markets and the nonlinear relationship between functional covariates and response variables. Then the model is given by using profile least squares method and nonparametric kernel estimator The validity of this method is verified by statistical simulation. Finally, the prediction ability of the model is verified by the example of Shanghai Composite Index.
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