發(fā)布時(shí)間：2021-02-03 06:58

　　針對金融高頻數(shù)據(jù),許多專家學(xué)者提出了一系列的模型進(jìn)行研究,這些模型都是研究單個(gè)非負(fù)值金融高頻時(shí)間序列的,理論意義上差別不大。為了能統(tǒng)一研究非負(fù)值金融高頻時(shí)間序列,Engle（2002）提出了一般化模型——乘積誤差模型（MEM）。目前,MEM的參數(shù)估計(jì)方法運(yùn)用最多的是極大似然估計(jì)（MLE）。然而實(shí)際金融市場上的高頻數(shù)據(jù)往往具有重尾的性質(zhì)且含有較多異常點(diǎn),這些數(shù)據(jù)的方差甚至可能是無窮的,這就使得MLE在估計(jì)中直接假設(shè)誤差方差有限顯得不合理,而且一旦事先假設(shè)的誤差分布與實(shí)際不符,得出的結(jié)果將會(huì)不可靠。針對MLE存在的問題,本文采用穩(wěn)健估計(jì)的方法:首先,用M-估計(jì)對MEM進(jìn)行參數(shù)估計(jì),但M-估計(jì)給數(shù)據(jù)異常點(diǎn)和正常點(diǎn)相同的權(quán)重,這稍顯不合理;之后,考慮自加權(quán)M-估計(jì)（SM-估計(jì)）,SM-估計(jì)可以根據(jù)離群點(diǎn)的大小分別給予離群點(diǎn)不同的權(quán)重,進(jìn)一步減小離群點(diǎn)對估計(jì)結(jié)果的影響,本文還從理論上證明了SM-估計(jì)的相合性和漸近正態(tài)性。在誤差服從Pareto分布、Burr分布和Fréchet分布等重尾分布的情況下進(jìn)行數(shù)值模擬,通過模擬發(fā)現(xiàn)參數(shù)MEM（1,1）下穩(wěn)健估計(jì)的Bias和MSE總體上都比MLE小,即使在... 

【文章來源】：浙江工商大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Burr分布下不同估計(jì)方法下的估計(jì)值

Burr分布下不同估計(jì)方法下的估計(jì)值

Burr分布下不同估計(jì)方法下的估計(jì)值

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]平滑轉(zhuǎn)換向量乘積誤差模型及對中國股市高頻交易數(shù)據(jù)的應(yīng)用[J]. 李俊功,魯萬波.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2018(06)
[2]基于Copula-MEM的中國上海和香港股票市場波動(dòng)相關(guān)性研究[J]. 郭名媛,徐雯.  甘肅科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[3]向量乘積誤差模型似然估計(jì)初值選取[J]. 李俊功.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2017(04)
[4]乘積模型的最小二乘相對誤差估計(jì)[J]. 周生彬,張波.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2016(20)
[5]門限向量乘積誤差模型對滬深兩市波動(dòng)溢出分析[J]. 李俊功.  投資研究. 2016(04)
[6]基于向量乘積誤差模型的中日韓匯率波動(dòng)溢出效應(yīng)研究[J]. 高艷,張麗艷.  武漢金融. 2015(09)
[7]簡單ACD模型的M估計(jì)[J]. 黃意球,徐飏,王艷.  應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報(bào). 2014(05)
[8]基于Copula-MEM模型的滬深300指數(shù)日內(nèi)波動(dòng)率序列間動(dòng)態(tài)相關(guān)性分析[J]. 潘娜,周少甫.  財(cái)會(huì)通訊. 2011(32)
[9]次貸危機(jī)下境內(nèi)外證券市場風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)研究[J]. 潘煥煥.  山東社會(huì)科學(xué). 2009(06)
[10]乘積誤差模型的漸近性質(zhì)[J]. 周杰,劉三陽.  應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報(bào). 2008(02)

碩士論文
[1]基于乘積誤差模型的中國股市波動(dòng)率度量及應(yīng)用研究[D]. 李霞.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 2013
[2]基于MEM模型的我國股指期貨市場波動(dòng)率研究[D]. 曹剛.天津大學(xué) 2012
[3]乘積誤差模型（MEM）及其應(yīng)用[D]. 洪麗穎.廈門大學(xué) 2008



本文編號：3016093