本文關鍵詞：函數(shù)型非參數(shù)部分自回歸模型及其在金融中的應用　出處：《西南大學學報(自然科學版)》2017年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：結合金融市場中的滯后現(xiàn)象以及函數(shù)型協(xié)變量和響應變量之間的非線性關系提出了函數(shù)型非參數(shù)部分自回歸模型,接著使用profile最小二乘方法和非參數(shù)核估計方法給出了該模型的估計,并通過統(tǒng)計模擬驗證了該方法的有效性,最后通過上證指數(shù)的實例驗證了模型的預測能力.
[Abstract]:Combining the lag phenomenon in the financial market and the nonlinear relationship between the functional covariable and the response variable, a functional non-parametric partial autoregressive model is proposed. Then the profile least square method and the nonparametric kernel estimation method are used to estimate the model, and the validity of the method is verified by statistical simulation. Finally, the prediction ability of the model is verified by an example of Shanghai Stock Exchange Index.
【作者單位】： 滁州學院數(shù)學與金融學院;
【基金】：全國統(tǒng)計科學研究計劃項目(2012LY153) 滁州學院科研啟動基金資助項目(2014qd012) 安徽省自然科學基金研究項目(1508085QA14) 安徽省高等學校省級自然科學研究項目(KJ2014A180)
【分類號】：F832.51;O212.1
【正文快照】： 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析是處理和分析高頻數(shù)據(jù)的一個很重要的工具.國內外已經有一些文獻借助于函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法來研究金融市場中的內在規(guī)律[1-5].但是已有成果都只考慮了函數(shù)型協(xié)變量對響應變量的影響而沒有考慮響應變量的歷史時刻對相應變量當前時刻的影響.本文借用自回歸模型的思

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本文編號：1387074