判定預測市場之準確度: 單一與合併鑑別模型之比較

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題名:	判定預測市場之準確度: 單一與合併鑑別模型之比較
作者:	戴中擎;池秉聰;林鴻文;童振源
關鍵詞:	預測市場;合併預測;支持向量機
日期:	2016-09-01
上傳時間:	2016-11-26 02:11:27 (UTC+8)
出版者:	臺灣大學經濟學系
摘要:	預測市場是近年來新發展出的預測方法, 許多實證研究均證明預測市場能有效整合資訊並提出準確的預測。然而在大多數預測市場研究中, 研究者只能由過去的歷史準確率來衡量市場預測的可靠性, 無法針對單一市場合約預測的正確與否進行事前的評估。本文提出一個植基於市場交易特徵的合併鑑別方法, 藉由整合迴歸模型、多變量分析、決策樹、及支持向量機等四種模型來擷取與市場預測準確率有關的潛在資訊。本文使用未來事件交易所自2006年至2011年共650個選舉合約作為資料,經實證分析後驗證合併鑑別模型可以非常準確地於事前對任一合約預測的正確與否提出評斷。本文所提出的合併鑑別方法不但比單一鑑別模型更為可靠,而且可依決策者不同的目標函數提出不同的評斷以進行風險控管。
關聯:	經濟論文叢刊 44(3)，頁413–474
DOI:	10.6277/TER.2016.443.2
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