《表4 上证综指19年12月前十天日收盘价估计结果》

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《基于弹性网—自回归模型的股票价格研究》

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接下来本文利用上述三个模型对2019年12月前十个交易日的日收盘价进行估计，并利用平均绝对误差计算预算精度，具体结果见表4。根据表4可以发现，应用弹性网方法得到的估计值有5天更接近真实值，预测效果优于其他两种方法。尤其是第7天的股票预测值里，Elastic-net方法得到的绝对误差仅为1.881。综合比较三种模型的预测效果，弹性网方法的MAE值最小为12.995，明显小于Lasso方法和ALasso方法，说明通过弹性网方法得到的AR（7）拟合模型的预测效果最佳，也表明在与自适应时间序列模型的结合中，弹性网方法的参数估计能力优于Lasso类方法。