基于局部稳健权重的多元非参数模型贝叶斯带宽调节因子和阶数选择

局部多项式回归估计是常用的非参数回归估计方法之一,而要完成局部多项式估计,多项式的阶数及带宽的选择是必不可少的。但现阶段研究者大多关注的是带宽选择方面的研究,而对于同时选择多项式的阶数及核函数带宽方面的研究则相对较少。针对这一问题,在现有研究基础上,本文提出基于局部稳健权重多项式估计的贝叶斯带宽调节因子和阶数选择方法,此方法采用随机游动Metropolis算法估计复杂带宽调节因子的后验概率密度,再结合交叉验证法则,达到选择带宽调节因子的同时估计出多项式最优阶数的目的。本文通过二维及三维模型进行数值模拟及运用实际期权数据进行实证分析,并与传统的交叉验证进行对比,证实本文所提方法的优越性。