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| ACD模型自加权LAD估计的渐近性质北大核心 | |
| 引用本文： | 傅可昂,吴梦雪,黄炜,王江峰.ACD模型自加权LAD估计的渐近性质北大核心[J].高校应用数学学报(A辑),2020(3):253-264. |
| 作者姓名： | 傅可昂 吴梦雪 黄炜 王江峰 |
| 作者单位： | 1.浙大城市学院计算机与计算科学学院310015;2.浙江工商大学统计与数学学院310018;3.浙江大学数学科学学院310027; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(11971432,11301481)；浙江省一流学科A类(浙江工商大学统计学)。 |
| 摘 要： | 针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其应用于青岛海尔和宝信软件这两只股票的价格持续期建模. |
| 关 键 词： | 自回归条件持续期模型 自加权最小一乘估计 相合性 渐近正态性 价格持续期 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |