作　　者： ; ;

机构地区： 华南理工大学自动化科学与工程学院

出　　处： 《控制理论与应用》 2006年第2期315-318,共4页

摘　　要： 支持向量机回归模型的性能与所选用的损失函数有很大关系.本文提出一种具分段损失函数的支持向量机回归模型,其分段损失函数对落在不同区间的误差项采用不同的惩罚函数形式,并将该模型应用于投资决策问题中,估计收益率向量的联合概率密度函数和最优投资组合.仿真实验表明,其性能要优于一般的支持向量回归方法. The selection of loss function plays an important role to the performance of support vector regression （SVR） model. This paper proposes an SVR model with piecewise loss function, which gives different penalty values for deviation in different regions. The SVR model is applied in the problem of investment decision to estimate the joint probability density function of yield vector and the optimal portfolio. Experiments show that its performance is super iorto that of standard SVR method.

关 键 词： 支持向量机回归 损失函数 投资决策

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]