近年来，各学科间不断地融合，研究方法相互渗透已成为现代科学发展的一大趋势。金融理论、数理统计、计量经济学、计算机技术、数据挖掘、机器学习等学科的融合为经济金融的研究提供了新的研究方法和思想。我们注意到，起源于数据挖掘领域的非参数随机森林方法，以非参数决策树方法为基础，借助于机器学习的组合预测思想，结合计算机技术，不仅可以很好地处理非线性、非高斯问题，而且具有较高的预测精度。此外，在非参数随机森林的基础上，不断发展出了分位数回归森林、随机生存回归森林等，并在医学、市场营销、物理、考古等领域都有众多应用。而我国在非参数的研究非常滞后，几乎都停留在简单的非参数方法的应用上，对非参数随机森林的研究目前...Recently, due to the extensively interaction between different disciplines such as financial theory, mathematical statistics, econometrics, computer technology, data mining and machine learning etc., people observed that it has become a useful tool to analyze the financial markets by combining different techniques within these areas. Inspired by this idea, we conclude that the nonparametric random...学位：经济学博士院系专业：经济学院计划统计系_统计学学号：1542007015367
