一个加强的强大数定律

本文旨在给出概率论中的一个加强的强大数定律 ,并采用“子序列方法”予以证明 .一般地说 ,子序列方法旨在将一个子序列证明 (相对地说比较容易 )的结果扩张到整个序列上去 .定理　设 { Xn,n≥ 1 }为一随机变量序列 ,令Sn =∑nj=1Xj (1 )　若诸 Xj不相关 ,且满足σ2 (Xn) =O(nθ)　　 (θ≥ 0 ) (2 )　则对任意满足α >3 2θ4(3 )　的正数 α,有Sn -E(Sn)nα → 0　 (n→∞ ) .　　　 a.e. (4)　　　证明　不失一般性 ,我们可以假设对每个 j,E(Xj) =0 ,则有E(S2n) =∑nj=1E(X2j) (5 )　注意到 (2 )式有E(S2n)≤ O(n1 θ) . (6)　…     

混合序列的一类强大数定律

将独立情形的Wittmann型强大数定律推广到混合序列情形,丰富了混合序列的强极限理论.     

两两NQD列的强大数定律

该文把同分布的两两NQD列的Kolmogorov强大数定律推广到了在一类广泛的条件下的不同分布的情形, 为此而建立的Kolmogorov Chung型强大数定律本身也是有意义的.     

马氏过程函数的强大数定律

本文主要研究了马氏过程函数以及马氏环境中马氏链函数的强大数定律．     

混合序列加权和的强大数定律

设{Xn,n≥1}是同分布随机变量序列,{αnk,n≥1,1≤k≤n}是满足某种条件的常数序列.本文在ψ-混合,ρ-混合,ρ~-混合条件下讨论了加权和∑kn=1ankXk的Kolmogorov强大数定律.     

Chung型强大数定律及其应用

利用逐项积分对Chung型强大数定律进行简单化证明,证明既不需要鞅收敛定理,也不需要三级数定理.应用Chung型强律,得到了随机序列的若于强大数定律和收敛速度等,这些定理和推论推广了Cantrell-Rosalsky强大数定律以及由Freedman(1974)建立的关于收敛速度的结果.这些结果除矩条件外,对随机变量的独立性和联合分布不作任何要求.     

隐非齐次马尔可夫模型的强大数定律

在状态集都有限的情况下,给出了隐马尔可夫模型的一些性质定理．利用马氏链的强极限定理,得到了隐非齐次马尔可夫模型的强大数定律．     

马氏链集间转移的一类强大数定律

本文研究了马氏链从一个状态子集到另一个状态子集的转移概率的极限性质.利用Doob鞅收敛定理,获得了任意随机序列的强大数定律、马氏链泛函的强大数定律和强遍历定理.推广了马氏链传统转移概率的极限性质和强极限定理.     

关于~*-mixing随机变量序列的强大数定律

利用任意随机变量序列的强大数定律讨论 * -mixing随机变量序列的强大数定律 ,得到了该序列的一个强极限定理 ,推广了经典的 * mixing随机变量序列的强大数定律 .同时讨论了 m相依序列和独立随机变量序列的强大数定律 .     

$B$值混合随机变量的强大数定律

本文在Banach空间$B$是$p$可光滑($1相似文献   

基于ARCH模型的股票和可转债市场收益率波动特征比较

基于ARCH系列模型,对我国股票市场和可转债市场收益率的波动特征进行实证分析,得出这两个市场收益率具备一些相同的特征如高峰粗尾、波动聚集等,但是可转债市场却没有股票市场上常见的杠杆效应.     

金融市场波动性的拟合分析

金融市场的波动性是投资者关注的对象之一,也是被研究的热点。本文检验了我国股市的ARCH效应和序列相关性。并且在此基础上,将AR-IGARCH-M模型应用于上海综指和深圳成指,结果表明该模型能有效拟合我国深沪两股市的波动性。最后,针对结果分析了我国的股市行为。     

ARCH族模型及其对深圳股票市场的实证分析

ARCH族模型是动态非线性的股票定价模型,它在金融和经济领域具有广阔的应用前景.在短短二十年时间里取得了迅速的发展,先后提出了GARCH、ARCH-M、TARCH、EGRACH等模型丰富了ARCH族模型.本文从ARCH族模型出发,简要介绍了其主要形式和特点,然后将ARCH族模型运用于我国深圳股票市场的实证分析,从实证结果中总结深圳股市的总体特征.     

基于GARCH-M模型的湖南省CPI波动的实证研究

居民消费物价指数的波动聚集性问题是物价研究中的一个重要课题．文章根据湖南省1994年1月到2012年5月的居民消费物价指数月度数据,运用时间序列的GARCH模型对其建立模型,较好的拟合了湖南省居民消费物价指数,并得出湖南省居民消费物价指数存在波动聚集性,它对外部冲击反应比较慢,具有时滞性．     

Power transformation and threshold modeling for ARCH innovations with applications to tests for ARCH structure

A new class of power-transformed threshold ARCH models is proposed as a threshold-asymmetric generalization of the nonlinear ARCH considered by Higgins and Bera [Internat. Econom. Rev. 33 (1992) 137]. This class is rich enough to include diverse nonlinear and nonsymmetric ARCH models which have been spelled out in the literature. Geometric ergodicity of the model and existence of stationary moments are studied. The model facilitates discussing ARCH structures and hence large sample tests for ARCH structures are investigated via local asymptotic normality approach. Semiparametric tests are also discussed for the case when the error density is unknown.     

ARCH过程的均值变点估计

研究ARCH过程的均值变点估计.在较弱的条件下证明了变点估计的一致性,并得到了估计的收敛率;为构造变点的置信区间给出了变点的极限分布.模拟结果表明方法的有效性.     

Testing for parameter changes in ARCH models

The paper develops the asymptotic theory for CUSUM-type tests for a change point in parameters of an ARCH(∞) model. Special attention is given to asymptotics under local alternatives. Research partially supported by EPSRC grant GR/L/78222 from the University of Liverpool. Partially supported by NATO grant CRG 960503. Partially supported by the Lithuanian State Science and Studies Foundation, Grant K-014. Published in Lietuvos Matematikos Rinkinys, Vol. 39, No. 2, pp. 231–247, April–June, 1999.     

Tail dependence of random variables from ARCH and heavy-tailed bilinear models

Discussed in this paper is the dependent structure in the tails of distributions of random variables from some heavy-tailed stationary nonlinear time series. One class of models discussed is the first-order autoregressive conditional heteroscedastic (ARCH) process introduced by Engle (1982). The other class is the simple first-order bilinear models driven by heavy-tailed innovations. We give some explicit formulas for the asymptotic values of conditional probabilities used for measuring the tail dependence between two random variables from these models. Our results have significant meanings in finance.     

ARCH类模型研究及其在沪市A股中的应用

本文主要介绍ARCH(AutoregressiveConditionalHeteroskedasticity)模型、GARCH模型和E GARCH模型 ,分析这些模型的特点和适用范围 ,并在模型中引入t分布取代正态分布假设 ,最后利用这些模型对上证指数进行了实证分析。     

ARCH模型的多变点检验

研究自回归条件异方差(ARCH)模型的多变点检验问题.提出一种拟似然比检验统计量,并在原假设下给出统计量的极限分布.在假设检验过程中得到变点个数的一致估计.数值模拟与实例分析说明了方法的合理性.