王 珺， 栗祥虎

(长春工业大学 数学与统计学院， 吉林 长春 130012)

0 引 言

随着经济全球化的发展，中国股票市场近年来发展状况良好。上海证券交易所成立了30年，上证综合指数的走势在很大程度上代表了股票市场价格变动情况，这使得众多金融经济领域专家学者对其波动特性及走势运用各种模型方法进行了研究与预测。孙碧波[1]通过技术分析研究发现，对于上证指数，持有期可变的移动平均线可以预测超额利润；曾慧[2]运用GARCH模型对上证指数的波动性进行分析发现，中国股票市场有尖峰后尾性、信息不对称等特点，表明中国股票市场行情与发达国家股票市场有相同的特点。

传统的模型选择方法是根据一些模型评价准则选择能解释现有数据的最佳模型，进而估计模型参数，其中最经典实用的就属最小二乘回归模型[3]，张俞[4]运用最小二乘回归模型分析了上证指数收盘价与股票成交量等股票价格指标之间的关系，拟合上证指数收盘价的效果良好。对于常见的多重共线性问题，岭回归模型是代替最小二乘回归模型的有效模型。韩鸣等[5]以岭回归模型研究了影响物流业股票价格的主要指标因素。而模型平均法则是综合考虑不同模型的分析结果，Buckland S等[6]首先创立了S-AIC和S-BIC方法，自此模型平均方法逐渐发展起来。近年来，Hansen B E[7]提出了Mallows极小化的权重估计准则来计算频率模型平均估计量。由于Mallows准则与平方误差渐近等价，因此最小化Mallows准则的模型平均估计量在大样本中也最小化了平方误差。……