非对称广义自回归条件异方差的新模型

本文提出了一个新的非对称广义自回归条件异方差的新模型,证明了该模型宽平稳及其最简模型偶数价矩存在的充要条件。     

门限自回归模型条件异方差的Kolmogorov-Smirnov检验

门限自回归模型被广泛地用于许多领域，当建立或使用这类模型时，一个重要问题是需要知道是否存在条件异方差。在本文中，我们对这个问题提出一个非参数检验，检验的大样本理论被给出，我们还通过数值模拟研究了检验方法的有限样本性质。结果表示检验有好的功效。经验百分位点还被给出。     

一类有条件异方差的非线性自回归模型的高阶矩

本文对一类非线性时间序列模型ｘｔ＝φ（ｘｔ－１，…，ｘｔ－ｐ）＋εｔｈ（ｘｔ－１，…，ｘｔ－ｐ）给出了高阶矩的存在条件。     

条件异方差双门限自回归模型的门限和延时的小波估计

本文讨论了条件异方差双门限自回归模型的门限和延时的识别问题,通过经验小波系数,给出了门限个数和门限以及延时的估计,在较弱的条例下,证明了所给的估计是相合的。     

非参数自回归模型异方差的小波检验

本文讨论了非参数自回归模型异方差的检验问题.在非参数自回归模型的建模过程中,通常假定方差为常数.然而在建模前,我们应该首先检验这-假定是否成立.本文将利用小波方法来检验异方差问题.我们首先利用核估计方法定义经验小波系数,然后讨论其渐近性质.在此基础上,我们提出了异方差性检验的统计量.数值模拟结果表明,我们的方法表现良好.     

中国证券市场股指波动的条件异方差特性分析

股指的波动具有持续性、集聚性 ,如何进行判别 ?本文用 Garch模型理论探讨沪深股指的这种条件异方差特征 ,进一步分析波动是否影响股指未来变化 ,以及股市对利好、利空的消息是否存在不对称的反映。同时 ,比较不同类型的股指的共性及差异 ,并对上述现象作了解释和说明。     

带厚尾新息的非线性自回归函数型条件异方差模型的尾概率

研究带厚尾新息的非线性自回归函数型条件异方差(NARFCH)模型的平稳分布的尾概率. 结果表明, NARFCH序列的平稳分布的尾部紧密依赖于其条件方差. 当新息序列呈厚尾分布时, NARFCH序列的平稳分布的尾部会比新息序列的尾部更厚或更薄, 给出了具体的尾概率的增加或减少对条件方差的依赖公式, 并给出了两个具体例子来说明主要结果的应用.     

异方差回归中的广义方差比检验

在同方差假设之下,线性模型在回归分析的理论与应用方面起着突出的作用,很受许多研究工作者的青睐.然而,回归模型中同方差性这一标准假设不一定总是成立的.因此我们考虑了用一类基于似残差的方法来检验异方差情形下线性模型拟合观测数据的情况.本文既给出了大量的模拟,又给出了实际数据作为应用的例子.效果都很好.     

非参数回归模型异方差的小波检验

在非参数回归模型的讨论中, 通常假定方差具有齐性结构. 然而事前并不能保证方差齐性. 因此需要检验异方差性. 基于小波方法提出了一种相合的非参数异方差检验. 首先定义了回归模型的条件方差函数的经验小波系数, 然后证明了其渐近正态性. 在此基础上, 利用 Fan 的小波收缩的概念, 提出了异方差性检验的统计量. 模拟结果表明, 本检验方法优于传统的非参数检验方法.     

半参数回归模型的异方差统计分析

在回归分析中，方差齐性的假设是一个普遍关心的问题．在参数和非参数回归模型中，关于异方差检验问题已经有很多的研究，见(【1】，【4】，【7】)．本文研究了半参数回归模型的异方差检验问题，得到了方差齐性检验的SCORE统计量，证明了该统计量的渐近x^2性质，最后给出计算机模拟和实际例子，推广和发展了Eubank和Thomas(1993)，韦博成(1995)的工作．     

Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model

1 IlltroductionThe concept of ARCH, which stands for autoregressit,e conditional heteroscedasticity wasfrist introduced by EngelI1J to handIe time series with a changing conditional tariance.Bollersle.I2] extended the ARCH model into the sChcalled generalized autoregressive con-ditional heteroscedastic model(GARCH). This class of models has important applitalions,particularly in finance and economics(see, e.g., [3], [4]). Lingl5] found some simple sufficientconditions fOr the strict st…     

Detecting and Diagnostic Checking Multivariate Conditional Heteroscedastic Time Series Models

Two tests for multivariate conditional heteroscedastic models are proposed. One is based on the cross-correlations of standardized squared residuals and the other is a score (Lagrange multiplier) test. The cross-correlations test can be used to detect the presence of multivariate conditional heteroscedasticity whereas the other test can be used for diagnostic checking. Simulation studies on the size and power of the test statistics are reported. The application of the tests is illustrated by an example using the S & P 500 and Sydney All Ordinary Indexes.     

多元线性模型中条件最优预测的稳健性

研究了多元线性模型中条件最优线性无偏预测的稳健性问题,得到了条件线性可预测变量的这种预测关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件.     

广义矩阵分布下多元回归模型的贝叶斯推断

考虑具有奇异矩阵椭球等高分布误差的多元线性回归模型的贝叶斯统计推断,在非信息先验下得到了系数矩阵关于Hausdorff测度的后验边缘分布和未来观察值的预测分布,并得到了一类特殊奇异矩阵椭球等高分布下误差协方差矩阵的后验边缘分布.对于具有奇异矩阵正态分布误差的多元线性回归模型,在广义正态-逆Wishart共轭先验下得到了类似的后验边缘分布和预测分布结果.在上述两种先验分布下,回归系数矩阵的后验边缘分布和预测分布是双奇异矩阵t分布,这种分布具有关于Hausdorff测度的精确密度.结果表明,在非信息先验下,回归系数矩阵的后验边缘分布和未来观察值的预测分布在奇异矩阵椭球等高分布类中具有稳健性.     

多元正态分布的VDR条件拟合优度检验

提出多元正态性χ2检验统计量.多元正态分布转换样本Yd=RVd服从PearsonII型分布,证明了R2服从贝塔分布.基于贝塔分布和单位球均匀分布,得到多元正态性检验统计量χ2的渐近卡方分布.功效模拟显示,χ2统计量优于已有主要多元正态性检验统计量.做iris数据多元正态性的拟合优度检验.     

广义多元Beta分布

本文把广义Beta分布(Eugene(2001))推广到了多元的情形, 研究了多元Beta分布的矩母函数,以及广义多元Beta分布的边际分布、条件分布及回归函数.给出了他们在次序统计量中的应用.     

Order Determination for Multivariate Autoregressive Processes Using Resampling Methods

LetX₁, …, X_nbe observations from a multivariate AR(p) model with unknown orderp. A resampling procedure is proposed for estimating the orderp. The classical criteria, such as AIC and BIC, estimate the orderpas the minimizer of the function[formula]wherenis the sample size,kis the order of the fitted model, Σ²_kis an estimate of the white noise covariance matrix, andC_nis a sequence of specified constants (for AIC,C_n=2m²/n, for Hannan and Quinn's modification of BIC,C_n=2m²(ln ln n)/n, wheremis the dimension of the data vector). A resampling scheme is proposed to estimate an improved penalty factorC_n. Conditional on the data, this procedure produces a consistent estimate ofp. Simulation results support the effectiveness of this procedure when compared with some of the traditional order selection criteria. Comments are also made on the use of Yule–Walker as opposed to conditional least squares estimations for order selection.     

一种单因子异方差模型的分析方法

本文提出了一种单因子异方差模型,导出这种异方差分析方法,并给出了模型中均值与方差的估计.通过对仿真和数字化设计模型数据进行检验,结果表明,采用此方法比传统方法更有效.     

Conditional Distributions and Characterizations of Multivariate Stable Distribution

Several characterizations of multivariate stable distribution are given based on identically distributed random vectors and conditional multivariate stable distribution.