【摘 要】
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文章研究了基于贝叶斯最大似然估计的组合预测方法在金融预测领域中的应用。在构建组合预测模型时,运用贝叶斯最大似然估计理论分析了以往各期预测精度对于当期各单项预测方
【机 构】
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西南大学数学与统计学院,西南大学经济管理学院
【基金项目】
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杭州市哲学社会科学常规性规划课题基金资助项目（G16JC015）
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文章研究了基于贝叶斯最大似然估计的组合预测方法在金融预测领域中的应用。在构建组合预测模型时,运用贝叶斯最大似然估计理论分析了以往各期预测精度对于当期各单项预测方法权重设定的影响,在此基础上,运用灰关联度理论和泰勒级数理论,建立优化模型,确定最优权重的表达式。算例验证结果表明:相对于单项预测方法,当数据样本量较大时,金融预测的效果较好。
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