简介：正定性是许多金融预测模型的重要假设前提，然而从实际样本中得到的相关系数矩阵并不能保证其正定性。为此在介绍如何根据样本设定相关系数矩阵以及范数逼近原理的基础上，如何根据该原理找到与之最接近的相关系数矩阵，即最接近的单位对角半正定对称矩阵。通过实证，验证了其方法的有效性。
简介：建立趋势预测模型的主要目的是用来预测事物的未来状态或变动趋势，因此，我们在评价不同模型优劣的时候就应当考虑到这一点。我们认为，几个常用的统计量，如R^2、F值和标准误差Sy，在用于评价不同趋势预测模型的优劣时存在着较大的缺陷。同时，目前我们也没有一个专门的统计量可以对不同的趋势预测模型优劣性进行评价。所以，本文在对标准误差Sy进行适当修正的基础上提出了一个新的统计量S'y试图不同的趋势预测模型优劣进行评价的问题。
一种基于加权F-范数的半正定矩阵的逼近方法
关于增设评价趋势预测模型优劣统计量的思考——兼论R^2、F统计量以及标准误差Sy的若干缺陷
