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基于独立成分分解的多元波动率模型 被引量:21
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作者 王明进 陈奇志 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2006年第5期56-64,共9页
利用独立成分分解(ICA)提出了一类新的多元波动率模型———IC-GARCH模型.通过研究上海A、B股以及亚洲5个股票市场等两个真实数据的例子,进一步分析比较了该模型与Morgan在RiskmetricsTM中使用的EWMA模型和基于主成分分解的O-GARCH模型... 利用独立成分分解(ICA)提出了一类新的多元波动率模型———IC-GARCH模型.通过研究上海A、B股以及亚洲5个股票市场等两个真实数据的例子,进一步分析比较了该模型与Morgan在RiskmetricsTM中使用的EWMA模型和基于主成分分解的O-GARCH模型的拟合效果. 展开更多
关键词 独立成分分解 IC-GARCH模型 O-GARCH模型 条件相关系数
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多元条件高阶矩波动性建模 被引量:24
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作者 许启发 张世英 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期1-8,33,共9页
类似于二阶矩风险(方差风险)的时变性,高阶矩风险也具有时变性.同时,为讨论多个市场或多个金融资产对应高阶矩风险之间的关系,需要建立多元条件高阶矩波动模型.提出了多元GARCHSK模型并给出其向量表达,用独立成分分解技术来解决多元GARC... 类似于二阶矩风险(方差风险)的时变性,高阶矩风险也具有时变性.同时,为讨论多个市场或多个金融资产对应高阶矩风险之间的关系,需要建立多元条件高阶矩波动模型.提出了多元GARCHSK模型并给出其向量表达,用独立成分分解技术来解决多元GARCHSK建模中的“维数灾难”问题,给出多元条件高阶矩波动率的估计方法.最后,利用该模型对我国股市4个主要股指的高阶矩风险进行了动态描述. 展开更多
关键词 高阶矩 多元GARCHSK模型 Gram-Charlier展开 独立成分分解 时变风险
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基于抗噪声ICA的高光谱数据特征提取方法 被引量:7
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作者 杜鹏 赵慧洁 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1101-1105,共5页
特征提取是高光谱数据应用的一个重要环节,用于将高光谱数据中具有特殊性质的地物分离出来并去除冗余信息.提出了一种使用独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)进行高光谱遥感地物特征提取的方法.为了解决ICA对噪声过分敏... 特征提取是高光谱数据应用的一个重要环节,用于将高光谱数据中具有特殊性质的地物分离出来并去除冗余信息.提出了一种使用独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)进行高光谱遥感地物特征提取的方法.为了解决ICA对噪声过分敏感的问题,采用最大噪声分量(MNF,Maximum Noise Fraction)算法替代传统的主成分分析对数据作降噪处理,由MNF引出的不完全独立成分分析(UICA,Undercomplete ICA)在不牺牲特征提取能力的情况下能够获得很高的运算效率.给出了HYDICE和PHI的数据试验结果,分别测试了算法在时间效率和特征提取能力方面的性能,证明了该算法具有预期的性能. 展开更多
关键词 高光谱遥感 特征提取 独立成分分解 抗噪声 最大噪声分量
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