本文關(guān)鍵詞：具有長記憶或重尾誤差項的（近）單位根模型的統(tǒng)計推斷研究

  更多相關(guān)文章： 長記憶性 單位根 均值變點 幾乎非平穩(wěn) 近單位根 重尾 bootstrap

【摘要】：自Dickey和Fuller(1979)提出DF單位根檢驗以來,單位根檢驗理論便得到了深入研究。但是,傳統(tǒng)單位根檢驗都是假定系數(shù)是常數(shù),當(dāng)外部環(huán)境發(fā)生變化,重大經(jīng)濟事件的發(fā)生(如經(jīng)濟大危機、石油危機等)都可能會使單位根模型發(fā)生結(jié)構(gòu)突變。因此,本文首先對存在結(jié)構(gòu)變點的單位根檢驗進行研究,結(jié)合金融數(shù)據(jù)的長記憶性,我們對均值帶變點且誤差存在長記憶性的一階自回歸時間序列,在單位根假設(shè)條件下,自回歸系數(shù)的估計量的漸近分布可以表示成分式布朗運動的泛函,并給出證明,其形式包含了變點前后的兩個均值μ1、μ2和變點分數(shù)τ*。然后我再利用模擬數(shù)據(jù)和實證對定理進行驗證。 在平穩(wěn)過程與單位根過程的中間地帶,有一類過程叫近單位根(也稱幾乎非平穩(wěn))過程,研究其統(tǒng)計性質(zhì)的價值在于揭示這個中間地帶的特殊屬性,及其與平穩(wěn)過程和單位根過程統(tǒng)計屬性的差異,因此,近單位根過程在時間序列理論中占有重要地位。由于金融數(shù)據(jù)往往具有重尾性質(zhì),本文考慮誤差項可能具有重尾性的近單位根過程。對誤差項可能是重尾的近單位根過程的參數(shù)進行最小二乘估計,估計量的漸近分布函數(shù)形式復(fù)雜,計算方差比較麻煩,不利于進一步做區(qū)間估計及統(tǒng)計推斷,本文對估計參數(shù)進行了基于殘差的bootstrap再抽樣,構(gòu)造bootstrap統(tǒng)計量,并用理論證明了bootstrap統(tǒng)計量能較好地逼近原最小二乘估計量,同時,通過對傳統(tǒng)bootstrap抽樣和bootstrap再抽樣產(chǎn)生的統(tǒng)計量分別進行模擬,直觀地說明了基于殘差的boootstrap再抽樣相對于傳統(tǒng)bootstrap抽樣更有效。
【關(guān)鍵詞】：長記憶性 單位根 均值變點 幾乎非平穩(wěn) 近單位根 重尾 bootstrap
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：C81
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-16
• 第一節(jié) 研究背景及意義7-9
• 一、研究背景7-9
• 二、研究意義9
• 第二節(jié) 國內(nèi)外研究綜述9-12
• 一、單位根檢驗的研究綜述9-10
• 二、長記憶模型的研究綜述10-11
• 三、近單位根及bootstrap再抽樣統(tǒng)計的研究綜述11-12
• 第三節(jié) 本文的創(chuàng)新點、研究難點12-13
• 一、本文的創(chuàng)新點12-13
• 二、研究難點及解決辦法13
• 第四節(jié) 研究思路及框架13-16
• 一、研究思路13-15
• 二、基本框架15-16
• 第二章 帶均值變點長記憶自回歸模型的單位根檢驗及實證分析16-26
• 第一節(jié) 引言16-17
• 第二節(jié) 模型及主要結(jié)論17-18
• 第三節(jié) 定理的證明18-21
• 第四節(jié) 模型的驗證21-26
• 一、模擬數(shù)據(jù)部分21-22
• 二、實證數(shù)據(jù)部分22-26
• 第三章 誤差項可能是重尾的近單位根模型的bootstrap逼近26-40
• 第一節(jié) 引言26-27
• 第二節(jié) 主要的結(jié)論27-29
• 第三節(jié) 結(jié)論的證明29-32
• 第四節(jié) n選m bootstrap和傳統(tǒng)bootstrap方法的比較32-33
• 第五節(jié) 引理的介紹33-40
• 參考文獻40-44
• 攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果44-45
• 附錄45-52
• 附錄145-49
• 附錄249-50
• 附錄350-52
• 致謝52-53

【參考文獻】

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本文編號：939601