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金融高频数据的风险价值研究——基于非参数法
  • ISSN号：0253-2395
  • 期刊名称：山西大学学报(自然科学版)
  • 时间：0
  • 页码：669-672
  • 语言：中文
  • 分类：O212.5[理学—概率论与数理统计;理学—数学] TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]中国人民大学统计学院,北京100872, [2]北京航空航天大学数学、信息与行为教育部重点实验室,北京100191
  • 相关基金：基金项目：国家自然科学基金资助项目（10771015）
  • 相关项目：非参数和半参数Fiducial推断
作者： 赵树然|任培民|赵建昕|
关键词： FGD, BINOMIAL, BOOSTING, 充分降维
中文摘要：

文章利用充分降维的思想，对分类问题的Binomial Boosting（BBoosting）算法进行了改进，提出了一种新的方法——Dimension Reduction Binomial Boosting（DRBBoosting）。这种算法在每次迭代中，结合充分降维方法，充分提取X与Y之间的信息，得到X的线性组合β^TX，用β^TX）（进行boosting迭代，避免了BBoosting对所有变量逐个分析。与BBoosting相比，收敛速度快，预测精度高；模拟比较也表明了DRBBoosting的优点。

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期刊信息
  • 《山西大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:山西省教育厅
  • 主办单位:山西大学
  • 主编：杨斌盛
  • 地址：太原市坞城路92号
  • 邮编：030006
  • 邮箱：xbbjb@sxu.edu.cn
  • 电话：0351-7010455
  • 国际标准刊号：ISSN：0253-2395
  • 国内统一刊号：ISSN：14-1105/N
  • 邮发代号:22-42
  • 获奖情况:
  • 边疆七年获山西省一级期刊荣誉（1993-1999）
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:5651