基于时变稳健加权最小二乘法的股市收益率预测

来源：管理科学学报杂志2024年第1期北京时间：

作者：刘莉，郝显峰，王玉东

单位：刘莉,南京审计大学金融学院,郝显峰,上海交通大学安泰经济与管理学院,王玉东,南京理工大学经济管理学院,

摘要：提出一类时变参数稳健加权最小二乘法(TRWLS),并将其用于预测标准普尔500指数收益率.该方法将时间相关权重与稳健估计权重相结合，既能捕捉参数时变性，又能降低数据噪声的影响.TRWLS模型组合揭示了经济和统计意义上均显著的收益率可预测性，而且预测能力明显高于普通最小二乘法.TRWLS模型的预测表现也好于传统时变参数模型和稳健回归模型.其预测能力主要来源于时间权重和稳健性权重的互补性以及超参数的学习能力.预测结果在调整多元信息组合方法、权重核函数和验证集长度的情况下均具有稳健性.

关键词：时变参数; 稳健估计; 加权最小二乘; 机器学习; 预测组合