稳健的惩罚经验似然方法及压缩估计-豆柴文库

稳健的惩罚经验似然方法及压缩估计.pptx

2024-10-06

20金币

2.4MB

19页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共19页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

稳健的惩罚经验似然方法及压缩估计.pptx

汇报人：/目录0102稳健性分析惩罚经验似然方法模型选择与模型诊断参数估计与推断03压缩估计的基本思想压缩估计的算法实现压缩估计的收敛性分析压缩估计的应用场景04理论性质的比较计算复杂度的比较应用范围的比较实际应用的优劣比较汇报人：

2024-10-06

2.4MB

近似因子模型的惩罚极大似然估计.docx

近似因子模型的惩罚极大似然估计近似因子模型（ApproximateFactorModel）是一种用于分析多变量数据的统计模型，它将观测数据表示为一组未观测的潜在因子和一组线性关系。该模型在金融、经济学以及其他领域的数据分析中得到广泛应用。惩罚极大似然估计（PenalizedMaximumLikelihoodEstimation）是对参数进行估计时考虑惩罚项的一种方法，用于控制模型复杂性，防止过拟合。本文将介绍近似因子模型的基本原理和常用的惩罚极大似然估计方法，并以金融数据的应用为例，讨论该方法的有效性。首

2024-10-26

11KB

基于经验似然方法的Value-at-Risk估计.docx

基于经验似然方法的Value-at-Risk估计Value-at-Risk(VaR)是衡量风险的一项重要指标，广泛应用于金融领域。它通常定义为在给定置信水平下资产或投资组合可能的最大亏损。VaR的计算是基于历史数据或概率分布，但历史数据往往无法准确反映未来的风险，而概率分布需要对风险分布做出假设，且模型复杂程度较高，因此VaR计算的准确性受到质疑。基于经验似然方法来估计VaR是一种较新的方法。它的基本思想是利用大量历史数据的经验分布来估计未来的风险。经验似然方法是一种非参数统计方法。相比其他方法，它不需要

2024-11-10

10KB

基于Lq惩罚经验似然的变量选择.docx

基于Lq惩罚经验似然的变量选择基于Lq惩罚经验似然的变量选择1.简介变量选择是指从给定的自变量集合中选择出具有预测效能的自变量子集，以提高建模的准确性和解释性。在变量选择的过程中，经典的方法包括逐步回归、前向选择和后向剔除等，但这些方法往往忽视了变量之间的相关性和非线性关系。为了克服这些问题，可以采用基于Lq惩罚经验似然的变量选择方法。2.Lq惩罚经验似然方法Lq惩罚经验似然方法是一种基于广义线性模型的变量选择方法，它引入了Lq正则化项来惩罚模型的复杂度和过拟合。该方法可以通过最小化经验似然函数加上Lq惩

2024-10-15

11KB

VaR和CTE估计的经验似然方法的中期报告.docx

VaR和CTE估计的经验似然方法的中期报告经验似然方法是一类常用的风险度量方法，它可以基于历史数据来估计风险指标，包括ValueatRisk（VaR）和ConditionalTailExpectation（CTE）等。本中期报告主要介绍VaR和CTE估计的经验似然方法，并综述了相关文献和方法。1.VaR估计的经验似然方法VaR是衡量金融资产或组合的最大预期损失的风险度量指标。VaR估计的经验似然方法主要基于历史数据来估计未来风险的分布情况。具体来说，该方法根据历史数据的分布特征来建立概率分布函数，然后利用

2024-09-29

10KB