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摘要：随着金融市场数据维度的急剧增加，高维统计方法在波动性预测中展现出巨大潜力。研究聚焦于高维统计方法的应用，包括因子模型构建金融市场因子结构，识别并评估影响波动性的主要因子；LASSO回归通过变量选择简化模型，提升预测精度；以及混合模型结合两者优势，构建灵活预测框架。针对高维数据带来的维度灾难与数据冗余挑战，阐述了高维统计方法如何有效降维与筛选关键信息。（剩余7701字）
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高维统计方法在金融市场波动性预测中的应用
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