發(fā)布時間：2018-04-05 02:26

  本文選題：核密度估計　切入點：極大似然　出處：《數(shù)量經濟技術經濟研究》2014年10期

【摘要】：針對非參數(shù)核密度估計中最優(yōu)窗寬選擇在實際建模中的不足,提出新的最優(yōu)窗寬選擇的迭代方法,克服使用傳統(tǒng)的經驗法則所帶來的局限性。并在此基礎上用新的非參數(shù)核密度估計ML方法研究中國股票市場,通過與極大似然估計對比論證此方法的有效性和可行性。實證分析表明,通過與實際值的模擬對比,運用非參數(shù)估計技術得到上證指數(shù)日收益率的擬合值要優(yōu)于極大似然估計的擬合值。
[Abstract]:Aiming at the deficiency of optimal window width selection in nonparametric kernel density estimation in practical modeling, a new iterative method of optimal window width selection is proposed to overcome the limitations brought by the traditional rule of thumb.On this basis, a new non-parametric kernel density estimation (ML) method is used to study the Chinese stock market. The validity and feasibility of this method are demonstrated by comparing it with the maximum likelihood estimation (MLE).The empirical analysis shows that the fitting value of daily return rate of Shanghai Stock Exchange Index is better than that of maximum likelihood estimation by using non-parametric estimation technology.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學經濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金(71261026) 國家科技支撐計劃(2012BAJ11B00)的資助
【分類號】：F832.51;F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1712795