基于一类长记忆过程的经济时间序列建模研究

本文介绍了长记忆的概念 ,首次提出了一种与 ADF检验相结合的长记忆性判断方法。给出了将参数 d的初估计与近似极大似然估计相结合 ,将时间序列长记忆分析与短记忆分析相结合的建立ARFIMA模型的方法。论文进行了实证研究 ,并证明了该模型与其它模型相比的优效性     

基于两步法带宽选择的金融时间序列长记忆参数估计

金融时间序列长记忆参数的半参数估计方法以频域分析为主,带宽选择是其中必不可少的关键环节。不同的带宽可能给出差异明显的长记忆参数估计值,甚至产生矛盾的结论,进而影响时间序列平稳性的判断。本文提出一种两步法,用于金融时间序列长记忆估计的半参数方法的带宽选择,并进一步对长记忆参数进行估计:首先,为了克服半参数方法忽略短期结构的不足,通过信息准则判断ARFIMA(p,d,q)过程的短记忆结构;其次,用短记忆模型拟合差分后的序列,根据拟合效果确定选择带宽及长记忆参数估计值。数值模拟显示以长记忆参数估计值均方根误差最小为标准,两步法优于其他方法。经上证50指数已实现波动率日数据的实证检验,两步法在长记忆模型中的预测误差最小;与短记忆模型相比,两步法在中期提前预测步长上具有优势。     

随机右删失数据下半参数线性变换模型的经验似然推断

本文研究了响应变量随机右删失情形下半参数线性变换模型的经验似然推断问题.构造了参数的经验似然比检验统计量,证明了经验似然比检验统计量的渐近分布为加权卡方分布.在此基础上,对经验似然比检验统计量进行了调整,证明了调整的经验似然比检验统计量的渐近分布为标准的卡方分布.基于经验似然和调整的经验似然方法,分别给出了回归参数的一定置信水平的置信域.最后对本文的方法和传统的正态逼近方法进行了模拟比较,模拟结果显示,从置信域的大小和经验覆盖概率两个角度看,本文的方法均比正态逼近方法优越.     

随机右删失数据下半参数线性变换模型的经验似然推断北大核心CSCD

本文研究了响应变量随机右删失情形下半参数线性变换模型的经验似然推断问题.构造了参数的经验似然比检验统计量,证明了经验似然比检验统计量的渐近分布为加权卡方分布.在此基础上,对经验似然比检验统计量进行了调整,证明了调整的经验似然比检验统计量的渐近分布为标准的卡方分布.基于经验似然和调整的经验似然方法,分别给出了回归参数的一定置信水平的置信域.最后对本文的方法和传统的正态逼近方法进行了模拟比较,模拟结果显示,从置信域的大小和经验覆盖概率两个角度看,本文的方法均比正态逼近方法优越.     

缺失数据均值推断的经验似然方法

研究了缺失数据的均值推断问题.在随机缺失及半参数模型的假设下,设计了基于影响函数理论的经验似然推断方法,证明了所构造的对数经验似然比检验统计量具有非参数Wilks性质.此外,该经验似然方法可以利用辅助协变量中提供的附加信息来提高检验的功效.在近邻备择假设下,计算了检验统计量的功效,并且通过一些模拟考察了该方法在有限样本下的表现.     

缺失数据均值推断的经验似然方法

研究了缺失数据的均值推断问题.在随机缺失及半参数模型的假设下,设计了基于影响函数理论的经验似然推断方法,证明了所构造的对数经验似然比检验统计量具有非参数Wilks性质.此外,该经验似然方法可以利用辅助协变量中提供的附加信息来提高检验的功效.在近邻备择假设下,计算了检验统计量的功效,并且通过一些模拟考察了该方法在有限样本下的表现.     

基于MCMC方法的ARFIMA模型贝叶斯分析及实证研究

在经济领域中,时间序列具有序列相关和长记忆等特征,用考虑了时间序列短记忆性和长记忆的ARFIMA来模型分析研究经济时间序列有利于提高拟合及预测的精度。近几十年来对ARFIMA模型参数估计和分数差分算子阶数d的研究越来越多,该模型的应用也越来越广泛。基于贝叶斯方法在参数估计中的优越性,本文结合众多应用此方法的文献所得到的后验分布特点,提出了合理的先验分布,考虑到计算难度,采用MCMC方法对模型的参数进行估计,最后应用我国过去几十年的GDP数据进行实证分析,得到了ARFIMA模型参数的后验分布图、均值、方差及95%的置信区间。     

基于LMSV模型的半参数方法对股市波动长记忆特征的识别

在金融时间序列波动具有显著的长记忆性这一背景之下,研究了LMSV模型长记忆参数的估计问题。首先,分析了LMSV模型的相关性质;接着,根据LMSV模型和ARFIMA模型的良好对应关系,提出了估计LMSV模型长记忆参数的半参数方法;最后,基于股市数据,验证了波动半参数方法的有效性。     

纵向数据下变系数部分非线性模型的经验似然推断

考虑了纵向数据下变系数部分非线性模型中参数分量置信域的构造.为避免纵向数据组内相关性给构造经验似然比带来的困难,提出了参数分量的分块经验对数似然比统计量,证明了所构造的分块经验似然比统计量渐近于卡方分布.数据模拟表明所提出的分块经验似然方法在置信域大小和覆盖率方面要优于正态逼近方法.     

m-目依误差下部分线性模型的经验似然统计推断

本文中,我们针对误差为m-相依序列的固定设计的部分线性模型,运用经验似然方法和分组经验似然方法,构造了回归参数的对数经验似然比检验统计量,并且证明了分组经验似然比检验统计量在参数取真值时是渐近地服从卡方分布的.模拟计算表明分组经验似然方法的有效性.     

基于经验似然的Logistic回归模型的变点检验

基于经验似然对Logistic回归模型进行变点检验及估计.通过建立变点模型,构造经验对数似然比统计量,在大样本下,证明了经验对数似然比统计量与经典参数对数似然比统计量具有相同的极值分布,同时得到变点的估计及估计的相合性,并通过数值模拟及实例说明经验似然方法检验变点的可行性.     

我国股市收益的双长记忆性检验——基于VaR估计的ARFIMA-HYGARcH-skt模型

针对股市收益分布的"尖峰肥尾"特征,引入了偏t分布作为新息分布。基于VaR方法,从风险估计的角度,利用ARFIMA(2,d_1,0)-HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对1996年12月17日至2007年7月5日期间的沪深股市收益进行了实证分析.实证结果显示:沪深股市具有显著的双长记忆特征;上海股市的日收益率和波动率的长记忆性均比深圳股市强;ARFIMA(2,d_1,0)- HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对我国股市收益具有较强的风险估计和预测能力。     

缺失数据下线性EV模型中参数的经验似然置信域

考虑了在响应变量随机缺失情形下的线性EV模型.通过利用回归借补方法,构造了未知参数的两种经验对数似然比统计量,即估计的经验对数似然比统计量和调整的经验对数似然比统计量.证明了所构造的经验似然比统计量渐近于χ2分布,所得结果可以用来构造未知参数的置信域.     

两总体下双参数指数分布门限参数的比较

本文研究了当刻度参数未知时,双参数指数分布门限参数的检验问题.利用了似然比检验的方法,获得了检验统计量及检验水平的上下界.该方法应用在两个截尾数相等情形下,所得到的检验水平是真实的.     

变系数部分线性模型的拟合优度检验

本文考虑变系数部分线性模型的拟合优度检验问题.基于Profile经验似然方法,构造了参数部分和非参数部分的经验似然比检验统计量.并证明了其满足Wilks'现象,进而得到了一定置信水平的拒绝域.最后通过数据模拟,讨论了其检验功效.     

因变量缺失下部分线性可加模型的估计和检验

本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题. 首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile 最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性. 为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量. 为了检验参数分量的线性约束条件, 构造了调整的广义似然比检验统计量, 当原假设成立时其渐近分布为卡方分布,从而将广义似然比检验推广到了缺失数据情形. 最后通过数值模拟验证所提方法的有效性.     

一类函系数ARCH-M模型的经验似然检验

本文利用经验似然方法对一类函系数ARCH-M模型的非参数分量进行检验。首先讨论了该模型的参数估计及其渐进性质,其次利用估计方程构造了经验似然比统计量来检验模型的非参数分量是否为一已知函数。数值模拟结果表明论文所提出的检验统计量对备择假设是相当灵敏的。     

经验欧氏似然的大样本性质

本文讨论了强平稳 m相依样本半参数模型的经验欧氏分布函数的相合性及经验欧氏似然比统计量的渐近 χ2分布性 .     

因变量缺失下部分线性可加模型的估计和检验（英文）

本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题.首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性.为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量.为了检验参数分量的线性约束条件,构造了调整的广义似然比检验统计量,当原假设成立时其渐近分布为卡方分布,从而将广义似然比检验推广到了缺失数据情形.最后通过数值模拟验证所提方法的有效性.     

多参数平稳增量高斯过程的若干极限结果

该文通过高斯过程的尾概率估计和Slepian引理,在较弱的条件下,研究了相当一般的平稳增量高斯过程的极限性质,得到的结果推广了已有文献中类似的结果．如文献[1]和[2]的结果．