《表2 4种模型预测误差对比 (2015—12—14) Tab.2 Prediction error of four models on December14, 2015》
实例研究表明,与参数模型相比,非参数模型不需要预先假定回归函数形式,对数据的分布一般不做任何要求,所以模型精度较高,且在大样本的情况下效果更好.与Dumas的参数模型、Bourke模型、双窗宽Nadaraya-Watson高斯核回归模型相比,Parzen-窗均匀核隐含波动率模型能够较好地筛选掉与待测点无关的样本点,在不同的样本容量下预测误差较小,整体预测效果更好.
图表编号 | XD0018931800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.04.28 |
作者 | 戴秀菊、舒志彪 |
绘制单位 | 福州大学数学与计算机科学学院、福州大学数学与计算机科学学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |