条件异方差时间序列模型的统计推断

条件异方差时间序列模型的统计推断

论文摘要

本文研究了三种条件异方差时间序列模型的统计推断.针对NLAR(p)模型的参数,考虑了最小二乘估计、加权最小二乘估计和最大拟似然估计,用数值模拟来比较这三种估计量.针对AR模型的非参数波动率函数,提出了局部对数线性方法,给出了局部常数和局部对数线性估计量的渐近性质.相对于文献中的常规方法,模拟研究和一个实际应用显示出我们所给出方法的优势.针对整值ARCH(p)模型,主要考虑了参数估计和假设检验问题.给出了模型几何遍历性的一个充分条件.考虑了模型参数的最大似然估计、加权最小二乘估计和最大经验似然估计,并给出了它们的渐近性质及其模拟研究;也考虑了基于条件残差自相关系数二次形式的渐近理论的模型充分性检验,并简要地说明了检验ARCH效应的存在性以及简单序约束下的参数检验.

论文目录

  • 提要
  • 前言
  • 第一章 模型介绍和预备知识
  • §1.1 模型介绍
  • §1.2 预备知识
  • 第二章 NLAR(p)模型的参数估计
  • §2.1 引言
  • §2.2 参数估计
  • §2.3 模拟
  • 第三章 AR模型的非参数波动率函数的估计
  • §3.1 引言
  • §3.2 局部常数估计量
  • §3.3 局部对数线性估计量
  • §3.4 模拟和实际应用
  • §3.5 具有乘积非参数ARCH(q)误差的AR(p)模型
  • 第四章 整值ARCH(p)模型的参数估计
  • §4.1 引言
  • §4.2 几何遍历性
  • §4.3 最大似然估计
  • §4.4 加权最小二乘估计
  • §4.5 模拟和讨论
  • §4.6 最大经验似然估计
  • 第五章 整值ARCH(p)模型的假设检验
  • §5.1 模型的充分性检验介绍
  • §5.2 检验统计量的理论基础
  • §5.3 模拟
  • §5.4 其它两种假设检验
  • 第六章 结论和展望
  • 参考文献
  • 攻博期间发表的学术论文及参加过的科研项目
  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 致谢
  • 相关论文文献

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