本文選題：SCD模型 + 持續(xù)期��； 參考：《統(tǒng)計研究》2011年08期

【摘要】：隨機條件持續(xù)期(SCD)模型能有效刻畫超高頻時間序列中持續(xù)期的變化,但該模型假定期望持續(xù)期生成機制固定,且模型參數(shù)估計存在一定的困難。文章在不假定條件均值形式和沖擊項分布的基礎上結(jié)合核估計方法提出了非參數(shù)SCD模型及其迭代求解方法。然后,基于TEACD(1,1)模型生成的模擬數(shù)據(jù),將非參數(shù)SCD模型與用卡爾漫濾波進行偽似然估計的參數(shù)SCD模型和用Gibbs抽樣進行馬爾科夫蒙特卡羅估計的參數(shù)SCD模型的擬合效果進行比較,實證表明在大樣本條件下非參數(shù)SCD模型的擬合效果與用MCMC估計的參數(shù)SCD模型的擬合結(jié)果相差不大,但明顯優(yōu)于用QML估計的參數(shù)SCD模型的擬合結(jié)果,且非參數(shù)SCD模型能為參數(shù)SCD模型的參數(shù)設定提供參考。
[Abstract]:The stochastic conditional duration (SCD) model can effectively describe the duration variation in UHF time series, but it assumes that the expected duration generation mechanism is fixed, and the model parameter estimation is difficult. In this paper, the nonparametric SCD model and its iterative solution are proposed based on the kernel estimation method and the conditional mean form and shock term distribution are not assumed. Then, based on the simulated data generated by the tea model, the fitting results of the non-parametric SCD model are compared with that of the parametric SCD model using the Karman filter and the parametric SCD model using the Gibbs sampling to estimate the Markov Monte Carlo estimation. The empirical results show that the fitting effect of the non-parametric SCD model under the condition of large sample is not different from that of the parametric SCD model estimated by MCMC, but it is obviously superior to the fitting result of the parameter SCD model estimated by QML. And the nonparametric SCD model can provide reference for parameter setting of parametric SCD model.
【作者單位】： 東南大學經(jīng)濟管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目“流動性調(diào)整期望損失La-ES和最優(yōu)變現(xiàn)策略”(70671025)資助;國家自然科學基金項目“基于復雜網(wǎng)絡的銀行間傳染性風險及其演化模型研究”(71071034)資助
【分類號】：F224;F830.9

【參考文獻】

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本文編號：1790195