一类双线性模型的参数估计

给出了一个ARCH型一阶双线性模型,利用随机过程的马尔科夫链,研究这种模型的严平稳遍历性和矩的存在性,结果表明这种模型存在唯一的严平稳解,并且这个解是几何遍历的,它的某一阶绝对矩存在. 基于此模型的参数估计, 提出该模型的拟极大似然估计, 运用Amemiya的相关定理, 研究拟极大似然估计的性质. 在一定的条件下, 得到了该拟极大似然估计具有相合性和渐近正态性.     

广义线性模型中拟似然估计的弱相合性及渐近正态性

对于多维广义线性模型,q×l响应变量yi是可观测的,协变量xi是已知p×q固定设计的情形,研究了在自然联系情形下的拟似然方程n∑i=1xi(yi-h(xiτβ))的解(^βn).用压缩映射,证明了拟似然方程的解(^βn)在(λ-n)→ ∞及其它正则条件下的弱相合性,.将独立随机变量情形推广到了任意随机变量;在独立的情形...     

一类带有GARCH类误差项的自回归滑动平均模型

本文结合DAR模型及传统的ARMA-GARCH模型,提出一类带有新型GARCH类误差项的自回归滑动平均模型.该模型比DAR模型引入更多数据信息,同时定义一种由可观测序列驱动的新型条件异方差结构,比传统ARMA-GARCH模型的条件方差更易于估计.本文研究模型参数的拟极大似然估计,并在较弱矩条件下证明估计量的渐近正态性;...     

定数截断下指数分布的参数估计及其渐近正态性

讨论了在定数截断情形下指数分布的参数λ的极大似然估计问题,证明了估计的强相合性,并进一步证明了估计的渐近正态性。     

自适应广义线性回归拟似然估计渐近理论

研究自适应设计下的拟似然方程 ∑ni=1xi(yi- μ(x′iβ) ) =0 ,在一定的条件下证明了以概率 1此方程当n充分大时有解^βn,^βn 为β0 的强相合估计 ,且得出了 ^βn- β0的收敛速度 ;然后又在一定的条件下证明了 ^βn 的渐近正态性的一些结果     

有先验信息的多参数分布族的参数估计

定义了拟极大似然估计和偏拟极大似然估计,并证明了二者在一定的条件下是一致的,最后给出了两个例子说明这两种估计的一致性.     

柯西分布族对数似然方程根的大样本性质

文章针对一类具体的分布族———柯西分布族中参数θ,证明了存在θ的一个强相合且最好渐近正态估计^θ,它以概率1当样本量n充分大时是对数似然方程的根。     

指数族非线性模型MLE的渐近性质

指数族非线性模型包括施工常见的模型，诸如线性与非线性回归模型、广义线性模型等。Ｆａｈｒｍｅｉｒ和Ｋａｕｆｍａｎｎ等研究了广义线性模型ＭＬＥ的渐近性质，本文在类似于他们的正则条件下，证明了指数族非线性模型ＭＬＥ的存在性、弱相合性、强相合性及渐近正态性。从而进一步推广和发展了他们的结果。     

有先验信息的极大似然估计

定义了有先验信息的极大似然估计,它能够充分利用参数的先验信息,还具有正规条件下的相合性和渐近正态性.     

GARCH模型的经验似然估计

以计量经济学中ARCH模型族为背景,对GARCH模型进行讨论和研究。讨论了基于GED分布的β-ARCH模型和GARCH模型的经验极大似然估计的求解方法,得到了相应的平稳模型的大样本性质定理。     

多维GARCH模型的估计和检验

讨论多维 GARCH模型的识别及其参数模型的极大似然估计和检验方法     

SVAR-GARCH模型的多元波动率估计

考虑SVAR GARCH模型的多元波动率, 提出一种估计波动率的新方法. 先利用独立成分分析技术求解因果结构和统计独立的误差项, 建立残差项条件协方差阵与误差项条件协方差阵的关系, 然后利用单变量GARCH模型的估计结果和识别的因果结构, 估计多变量GARCH模型的条件波动的脉冲响应方法, 实现多元波动率的估计, 该方法可有效减少估计参数. 实验结果表明, 新方法估计的波动率与能源期货市场的规律相符.     

SVAR-GARCH模型的多元波动率估计

考虑SVAR GARCH模型的多元波动率, 提出一种估计波动率的新方法. 先利用独立成分分析技术求解因果结构和统计独立的误差项, 建立残差项条件协方差阵与误差项条件协方差阵的关系, 然后利用单变量GARCH模型的估计结果和识别的因果结构, 估计多变量GARCH模型的条件波动的脉冲响应方法, 实现多元波动率的估计, 该方法可有效减少估计参数. 实验结果表明, 新方法估计的波动率与能源期货市场的规律相符.     

随机扰动项误设对GARCH模型参数估计的影响

以AR(1)-GARCH(1,1)为例,讨论随机扰动项误设与不同优化算法对模型参数估计结果的影响。结果发现,随机扰动项误设对条件均值方程参数估计值影响不大,而条件方差方程中ARCH项系数、GARCH项系数与真值的偏差较为厉害。进一步分析发现,在小样本情况下采用NLMINB算法,ARCH项系数的均值估计结果更理想一些,但收敛于真值的速度却低于LBFGSB算法;LBFGSB算法估计GARCH项系数结果会更理想,但LBFGSB算法估计CARCH系数时收敛于真值速度却低于NLMINB算法。     

多维门限GARCH模型

提出了一个新的多维ARMA-TGARCH(autoregressive moving average-threshold generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)模型,研究了这个模型的结构性质和参数估计的渐近性质.首先,给出了该模型存在严平稳和遍历解,以及平稳解存在高阶矩的条件.其次,在二阶矩存在的条件下,证明了参数拟最大似然估计的相合性.最后,给出了参数拟最大似然估计的渐近正态性.     

基于半参数GARCH模型的上证指数实证分析

以上证综合指数2006-01-02-2012-12-31的每日收盘价对数收益率为样本,运用半参数GARCH模型对其波动性进行研究,并与参数GARCH模型进行比较,凸显出了半参数模型的优良性.     

基于GARCH模型的股市流动性风险研究

在GARCH族模型进行简单介绍的基础上,通过对中国上证综合指数及深证成分指数进行了实证分析,利用GARCH族模型对市场流动性风险进行分析,据此得出了相关结论和建议。     

我国家具制造业上市公司外汇风险管理研究——基于GARCH模型与VaR方法

选取我国7家代表性家具制造业上市公司2012-2013年数据,运用广义自回归条件异方差模型(GARCH)和VaR方法,旨在测算人民币汇率变动对以出口为导向的家具制造业造成的潜在外汇风险。结果表明,其中3家公司风险敞口较小,建议通过资金需求和订单议价灵活调整;另外4家公司存在较明显的外汇风险,需要寻找合适的汇率风险管理工具管理风险。     

基于GARCH模型的上证指数实证分析

在对GARCH模型进行探究的基础上,针对上证指数收益率的波动特征进行GARCH建模,最后通过对所得模型结果的分析得出了我国股市与其他发达国家的股市具有一些共同的地方,即我国的上证指数收益率序列具有显著的异方差特征,且收益率波动的大小与其自身过去的波动大小有非常明显的关系,因此说我国的大盘指数也可以采用GARCH模型来进行拟合和解释。