高维统计方法在金融市场波动性预测中的应用  

作　　者：温家强 

机构地区：[1]对外经济贸易大学统计学院

出　　处：《中国集体经济》2025年第3期133-136,共4页China Collective Economy

摘　　要：随着金融市场数据维度的急剧增加,高维统计方法在波动性预测中展现出巨大潜力。研究聚焦于高维统计方法的应用,包括因子模型构建金融市场因子结构,识别并评估影响波动性的主要因子;LASSO回归通过变量选择简化模型,提升预测精度;以及混合模型结合两者优势,构建灵活预测框架。针对高维数据带来的维度灾难与数据冗余挑战,阐述了高维统计方法如何有效降维与筛选关键信息。通过实际案例,如,股票市场波动性预测、债券市场信用风险评估、外汇市场汇率波动预测、金融衍生品定价与风险管理,以及金融系统性风险监测与预警,展示了高维统计方法在提升预测精度、捕捉市场动态与识别关键影响因素方面的独特优势,为金融市场分析与决策提供有力支持。

关 键 词：高维统计 金融 预测 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济] F830.9