摘要
随着我国金融产业的飞速发展,股票投资成为大众最为青睐的一种理财方式。如何较为有效估计股票的价格走向对各投资机构以及众多散户来说至关重要。文章选择2017年1月至2019年11月期间的上证综合指数日收盘价数据建立自回归模型,将Lasso回归,自适应Lasso回归以及弹性网回归三种方法分别应用于自回归模型中,然后对2019年12月前十个交易日的股票价格进行预测。实证结果表明:弹性网方法能更有效地对股票价格进行预测,预测效果更佳。
作者简介
韩情(1994-),女,安徽宿州人,安徽大学经济学院硕士研究生,研究方向为金融统计。;汪子琦(1995-),男,安徽铜陵人,安徽大学经济学院硕士研究生,研究方向为金融统计。;耿文静(1997-),女,河南焦作人,安徽大学经济学院硕士研究生,研究方向为金融统计。
