發(fā)布時(shí)間：2018-04-26 08:51

  本文選題：門(mén)限模型 + 整數(shù)值時(shí)間序列　； 參考：《吉林大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：本文主要研究幾類(lèi)門(mén)限時(shí)間序列模型的建模與統(tǒng)計(jì)推斷問(wèn)題.首先,為了刻畫(huà)金融收益序列的波動(dòng)性和波動(dòng)的非對(duì)稱性,我們提出一類(lèi)帶有解釋變量的門(mén)限隨機(jī)波動(dòng)模型,利用MCMC方法對(duì)該模型的參數(shù)進(jìn)行了估計(jì),通過(guò)模擬研究了MCMC算法的精確性、敏感性和穩(wěn)健性等問(wèn)題,并將其應(yīng)用于美國(guó)SP500股票數(shù)據(jù)的實(shí)證分析當(dāng)中.其次,為了刻畫(huà)整數(shù)值時(shí)間序列的非線性結(jié)構(gòu),我們基于負(fù)二項(xiàng)稀疏算子“*”提出一類(lèi)門(mén)限整數(shù)值自回歸過(guò)程,討論了該過(guò)程的嚴(yán)平穩(wěn)性、遍歷性和矩的存在性,給出了過(guò)程參數(shù)的條件最小二乘估計(jì)和條件極大似然估計(jì),同時(shí)給出了估計(jì)量的漸近分布.針對(duì)整數(shù)值參數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題,我們給出一個(gè)基于迭代的新算法.通過(guò)數(shù)值模擬研究了估計(jì)的效果和算法的精確性,并用所提出的模型擬合了全球大地震數(shù)據(jù).最后,我們?nèi)趸嗽蠸ETINAR(2,1)模型的條件,重新定義了SETINAR(2,1)模型,并討論了新模型的性質(zhì)和參數(shù)的擬似然推斷問(wèn)題,得到了參數(shù)的極大擬似然估計(jì)和估計(jì)量的漸近分布,以及參數(shù)的置信域.通過(guò)模擬對(duì)比研究了估計(jì)的效果.并用所提出的模型擬合了一組犯罪數(shù)據(jù).
[Abstract]:In this paper, the modeling and statistical inference of several kinds of threshold time series models are studied. Firstly, in order to characterize the volatility and asymmetry of the financial return series, we propose a threshold stochastic volatility model with explanatory variables. The parameters of the model are estimated by using MCMC method. This paper studies the accuracy, sensitivity and robustness of MCMC algorithm by simulation, and applies it to the empirical analysis of American SP500 stock data. Secondly, in order to characterize the nonlinear structure of integral numerical time series, we propose a class of threshold integral numerical autoregressive processes based on negative binomial sparse operator "*", and discuss the strict stationarity, ergodicity and moment existence of the process. The conditional least square estimation and conditional maximum likelihood estimation of process parameters are given, and the asymptotic distribution of the estimator is also given. For the optimization of integral numerical parameters, we propose a new iterative algorithm. The effect of the estimation and the accuracy of the algorithm are studied by numerical simulation, and the global seismic data are fitted with the proposed model. In the end, we weaken the condition of the original set INARA) model, redefine the set INARN 2 / 1) model, discuss the properties of the new model and the quasi-likelihood inference of the parameters, and obtain the maximum quasi-likelihood estimation of the parameters and the asymptotic distribution of the estimator. And the confidence region of the parameters. The effect of the estimation is studied by simulation and comparison. A group of crime data were fitted with the proposed model.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：O211.61

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本文編號(hào)：1805312