本文選題：ACD模型 + 新息��； 參考：《系統(tǒng)工程》2011年10期

【摘要】：為了滿足ACD模型新息分布的必要條件和LOG-ACD模型非偽似然卡爾曼濾波求解的要求,本文在偏態(tài)分布的基礎(chǔ)上提出了一種修正偏態(tài)分布,基于該分布構(gòu)建了LN-ACD模型,通過其矩條件求得參數(shù)約束,證明了LN-ACD模型刻畫久期具備ARM A性,其參數(shù)可用極大似然法估計。為避免LN-ACD模型中對參數(shù)的約束,本文進一步提出了LN-LOG-ACD模型,同樣證明了該模型刻畫的對數(shù)久期具備ARM A性。并且,LN-LOG-ACD模型轉(zhuǎn)化成的狀態(tài)空間方程擾動項服從高斯過程,其參數(shù)的卡爾漫濾波解為非偽似然估計,解具備有效性。最后,本文基于三組服從不同新息分布的模擬數(shù)據(jù),從不同角度實證了LN-LOG-ACD模型的優(yōu)良特性。
[Abstract]:In order to satisfy the necessary conditions of the innovation distribution of ACD model and the requirement of solving LOG-ACD model with non-pseudo-likelihood Kalman filter, a modified skewness distribution is proposed on the basis of skewness distribution. Based on this distribution, a LN-ACD model is constructed. According to the moment condition, the parameter constraints are obtained, and it is proved that the LN-ACD model has ARM A property and its parameters can be estimated by the maximum likelihood method. In order to avoid the constraint on the parameters in the LN-ACD model, the LN-LOG-ACD model is further proposed, and it is also proved that the logarithmic durations characterized by the model have ARM A property. Moreover, the disturbance term of the state space equation transformed from the LN-LOG-ACD model is followed by Gao Si process. The Karl-diffuse filtering solution of the parameters is a non-pseudo-likelihood estimate, and the solution is effective. Finally, based on three groups of simulated data from different innovation distribution, this paper demonstrates the excellent characteristics of LN-LOG-ACD model from different angles.
【作者單位】： 東南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2010CB328104-02) 國家自然科學(xué)基金資助項目(71071034) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(CXZZ-01830184) 教育部博士研究生學(xué)術(shù)新人獎項目
【分類號】：O212.1;F830

【二級參考文獻】

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本文編號：1800136