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基于M-估計的厚尾序列結構變點檢驗研究

發(fā)布時間:2024-07-09 03:44
  在對金融數(shù)據進行建模時,為了避免在投資過程中對風險錯誤估計產生不必要的損失,需要對變化情況進行檢驗并對這個突變時刻進行估計。許多經濟和金融數(shù)據具有峰態(tài)厚尾的特征,厚尾分布能很好地刻畫這一特性,引起眾多學者的關注。本文基于M-估計對厚尾序列結構變點的統(tǒng)計分析問題進行了研究,具體內容如下:基于最小二乘估計構造檢驗統(tǒng)計量研究厚尾序列的均值變點檢驗問題,由于新息過程為厚尾相依序列,考慮利用Block Bootstrap方法進行抽樣。在檢驗過程中發(fā)現(xiàn)當變點位置位于后半段時,檢驗效果相對較差,基于此,本文提出利用顛倒統(tǒng)計量和反轉序列這兩種方法進行修正,并在理論上給出了證明。數(shù)值模擬表明:相比于原統(tǒng)計量,基于顛倒統(tǒng)計量構造的新統(tǒng)計量的檢驗效果受到變點位置的影響較小,當變點位置位于前半段時,經驗勢函數(shù)值稍微降低;當變點位置位于中間和后半段時,經驗勢函數(shù)值增加,且變點位置位于后半段時增加的幅度更大。相比于原統(tǒng)計量,基于反轉序列構造的新統(tǒng)計量的經驗勢函數(shù)值均有增加,且變點位置位于前半段和中間時,經驗勢函數(shù)值大于基于顛倒統(tǒng)計量構造的新統(tǒng)計量的經驗勢函數(shù)值。上述基于最小二乘估計構造的統(tǒng)計量雖可以檢驗厚尾序列均...

【文章頁數(shù)】:60 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.5三種常見的穩(wěn)定分布圖

圖1.5三種常見的穩(wěn)定分布圖

1引言7拖尾衰減就越快,同時的取值也控制著厚尾分布的脈沖特征。[1,1]稱為偏性指數(shù)(skewnessparameter),它反映該分布的峰值偏離其均值的方向。若0,意味著分布向正偏(右偏),若0,則分布向負偏(左偏),因此通過調整的取值可以對分布函數(shù)中脈沖的作用方向進行控制。(....



本文編號:4004341

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