【摘 要】
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Logistic回归模型在处理分类数据中有着十分广泛的应用,通常为了简化模型而使用Logit变换将模型化为线性回归模型,但Logit变换会导致误差分量分布函数不同,从而导致模型误差
【机 构】
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海南大学理学院数学系; 琼台师范学院数理系;
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Logistic回归模型在处理分类数据中有着十分广泛的应用,通常为了简化模型而使用Logit变换将模型化为线性回归模型,但Logit变换会导致误差分量分布函数不同,从而导致模型误差增大。本文首先对Logit变换进行修正,在考虑离群值影响的基础上,利用指数平方(ESL)损失函数和自适应LASSO形式稳健回归惩罚函数,从而对线性回归模型进行了修正。最后,本文对股票涨跌情况进行了预测,结果表明,修正的模型对期望风险较小的投资者有更高的预测成功率。
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