基于SVR的非线性协整关系建模研究

【摘要】：讨论了在文献[4]中提出的非线性协整存在性理论,指出非线性协整关系反映了向量时间序列分量之间的非线性均衡关系;同时阐述了回归型支持向量机(SVR)的基本结构及训练方法;并在此基础上利用回归支持向量机的非线性回归能力,分析了估计非线性协整函数的统计学习方法,最后通过对预设的一组向量时间序列进行仿真研究, 并估计其间的非线性协整函数,来说明SVR方法在非线性协整建模应用中的有效性．

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