在對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行建模時,為了避免在投資過程中對風(fēng)險錯誤估計產(chǎn)生不必要的損失,需要對變化情況進(jìn)行檢驗并對這個突變時刻進(jìn)行估計。許多經(jīng)濟和金融數(shù)據(jù)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(xué)者的關(guān)注。本文基于M-估計對厚尾序列結(jié)構(gòu)變點的統(tǒng)計分析問題進(jìn)行了研究,具體內(nèi)容如下:基于最小二乘估計構(gòu)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(jìn)行抽樣。在檢驗過程中發(fā)現(xiàn)當(dāng)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(zhuǎn)序列這兩種方法進(jìn)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(gòu)造的新統(tǒng)計量的檢驗效果受到變點位置的影響較小,當(dāng)變點位置位于前半段時,經(jīng)驗勢函數(shù)值稍微降低;當(dāng)變點位置位于中間和后半段時,經(jīng)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(zhuǎn)序列構(gòu)造的新統(tǒng)計量的經(jīng)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(jīng)驗勢函數(shù)值大于基于顛倒統(tǒng)計量構(gòu)造的新統(tǒng)計量的經(jīng)驗勢函數(shù)值。上述基于最小二乘估計構(gòu)造的統(tǒng)計量雖可以檢驗厚尾序列均...

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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(fù)偏（左偏），因此通過調(diào)整的取值可以對分布函數(shù)中脈沖的作用方向進(jìn)行控制。(....

本文編號：4004341