【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 […]

【摘要】变系数模型(varying-coefficientmodels)是由Hastie和Tibshhirani(1993)提出来的,由于其能够避免”维数祸根”问题、具有参数模型和非参数模型容易解释、灵活、稳健的特征,等优点,已经引起很多统计学家的注意。然而,在实际问题中,由于测量工具的不准确、某些人不配合调查等原因,要想获得一些变量的准确测量值和全部测量值似乎有些困难,因此出现了诸如测量误差数据 […]

【摘要】部分线性变系数模型是是近年来提出的一个内容丰富,应用广泛的新模型.它涵盖了许多通常的参数、非参数以及半参数回归模型.该模型不但结合了线性模型易于解释的优点以及非参数模型稳健的特性,而且能动态地描述协变量与响应变量之间的关系.在经典的回归模型中,一般假定所得到的数据都是完全的、可靠的,并且误差项是相互独立的,但在现实中常会遇到带有测量误差的数据,本文讨论的部分线性变系数EV模型正是针对这些数 […]