线性模型中的变量选择及股票市场实证研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 引言 | 第7-13页 |
| 1.1 线性模型中有偏估计模型发展概述 | 第7-8页 |
| 1.2 线性回归模型中变量选择方法综述 | 第8-9页 |
| 1.3 LASSO方法的研究概述 | 第9-10页 |
| 1.4 我国的股票市场及上证50指 | 第10-12页 |
| 1.4.1 我国的股票市场概述 | 第10-12页 |
| 1.4.2 上证50指数简要介绍 | 第12页 |
| 1.5 本文的内容框架及主要研究工作 | 第12-13页 |
| 2 Lasso方法的介绍 | 第13-23页 |
| 2.1 Lasso方法的定义 | 第13-14页 |
| 2.2 参数t的估计 | 第14-16页 |
| 2.2.1 交叉验证准则 | 第14-15页 |
| 2.2.2 广义交叉验证准则 | 第15页 |
| 2.2.3 AIC准则 | 第15-16页 |
| 2.2.4 BIC准则 | 第16页 |
| 2.3 Lasso问题的求解 | 第16-19页 |
| 2.3.1 Lasso算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 Lars算法 | 第18-19页 |
| 2.4 Lasso相关方法的介绍 | 第19-23页 |
| 2.4.1 SCAD | 第19-20页 |
| 2.4.2 弹性约束估计Elastic net | 第20-21页 |
| 2.4.3 Adaptive Lasso | 第21-23页 |
| 3 基于变量选择方法的股市实证研究 | 第23-40页 |
| 3.1 数据介绍及简要分析 | 第23-27页 |
| 3.1.1 数据介绍和简单分析 | 第23-25页 |
| 3.1.2 影响上证50的一些外在因素 | 第25-27页 |
| 3.2 建立回归模型 | 第27-28页 |
| 3.3 结果展示及分析 | 第28-37页 |
| 3.3.1 逐步回归 | 第28-29页 |
| 3.3.2 LASSO方法 | 第29-32页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第32-36页 |
| 3.3.4 拟合 | 第36-37页 |
| 3.4 方法改进 | 第37-40页 |
| 4 结论和展望 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 附录 | 第45-59页 |
| A. 程序 | 第45-57页 |
| B. 数据 | 第57-59页 |
