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机器学习背景下中国股票市场繁荣度预测 被引量:1

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摘要 股市预测是金融学的核心问题之一,文章使用上证综指作为中国股市繁荣度指标的代理指标,选用货币政策、实体经济指标、其他资本市场价格、进出口等宏观变量作为特征,比较Lasso回归、Ridge回归、弹性网络回归、贝叶斯岭回归、SVM、KNN、随机森林、XGBoost、神经网络等常见机器学习算法对中国股票市场繁荣度的预测表现。
作者 刘美欣
出处 《中国市场》 2023年第27期51-56,共6页 China Market
基金 国家重点研发项目“金融风险的计量理论和方法”(项目编号:2018YFA0703900)。
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