【摘要】金融市场波动率的统计特征研究一直是金融领域里一个十分重要的课题。由于金融波动率特殊的研究背景和本身所具有的非线性特征，对它进行估计和预测显得越来越重要。本文建立了ARFIMA-EGARCH-GED模型(扰动误差服从广义误差分布，thegeneralizederrordistribution，GED)，用来分析金融波动率的非对称性和长记忆性这两个非线性特征。在该模型扰动误差服从广义误差分布的 […]

【摘要】在广义自回归条件异方差时间序列(GARCH模型)中,相关样本量例如样本自相关函数和极值理论包含了很多有关时间序列有用的信息.而这些量通常依赖于相关异方差时间序列的尾部指数,所以估计尾部指数是一项重要且有意义的任务.尾部指数一般是由含有基本未知参数的矩方程决定的,同样地,针对具有GARCH误差项情形下的单位根模型,其尾部指数的研究也是以矩方程为基础展开的.针对尾部指数的估计,我们分为两步：首 […]

【摘要】研究非独立的随机变量序列有着十分深刻的理论和实际意义.本文主要研究一类由布朗运动驱动的滑动平均的模拟方法及参数估计方法.该滑动平均是一个均值为0的高斯过程,且其自相关函数具有递减性和周期性共存的特点.根据该滑动平均的数字特征,借助Davies-Harte方法和Hosking方法模拟了该滑动平均Davies-Harte方法其主要特点是计算速度快,故尤其在大样本场合下比较实用Hosking方法 […]