發(fā)布時(shí)間：2017-05-11 07:16

  本文關(guān)鍵詞：ARFIMA-GARCH模型的混成檢驗(yàn)及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息時(shí)代及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,人們處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的能力日益強(qiáng)大。盡管如此,在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中,對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模及統(tǒng)計(jì)推斷依然備受關(guān)注。由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在長短記憶性及異方差等特征,因而需要選擇合適的時(shí)間序列模型進(jìn)行擬合,若模型仍然不恰當(dāng),就會(huì)使預(yù)測(cè)出現(xiàn)嚴(yán)重的誤差,因此需要對(duì)模型進(jìn)行診斷檢驗(yàn)。近年來,人們開始利用混成檢驗(yàn)來診斷檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?混成檢驗(yàn)逐漸成為模型診斷檢驗(yàn)的一種工具,在金融學(xué)中混成檢驗(yàn)得到了重視,許多學(xué)者進(jìn)行了研究。研究表明,基于擬極大指數(shù)似然估計(jì)的混成檢驗(yàn)可以較好的檢驗(yàn)擬合的模型是否準(zhǔn)確,是否符合實(shí)際數(shù)據(jù)。本文基于ARFIMA-GARCH模型,針對(duì)擬極大指數(shù)似然估計(jì),對(duì)混成檢驗(yàn)、混合混成檢驗(yàn)及其應(yīng)用進(jìn)行研究。介紹了ARFIMA-GARCH模型的理論、擬極大指數(shù)似然估計(jì)及混成檢驗(yàn)的定義和主要性質(zhì)。對(duì)于ARFIMA-GARCH模型的擬極大指數(shù)似然估計(jì),通過給出平方殘差自相關(guān)函數(shù)的極限分布,進(jìn)而構(gòu)造出了基于平方殘差自相關(guān)函數(shù)的混成檢驗(yàn),并給出它的漸近分布;其次,在殘差和平方殘差自相關(guān)函數(shù)的基礎(chǔ)上,通過給出殘差自相關(guān)函數(shù)和平方殘差自相關(guān)函數(shù)的聯(lián)合極限分布,進(jìn)一步構(gòu)造出了一種混合混成檢驗(yàn),同時(shí)也給出了它的漸近分布。通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、相關(guān)性及異方差性進(jìn)行分析,采用擬極大指數(shù)似然估計(jì),建立了AR-GARCH模型,并利用本文給出的混成檢驗(yàn)及混合混成檢驗(yàn),對(duì)擬合后的AR-GARCH模型進(jìn)行診斷檢驗(yàn)。結(jié)果表明,可以利用基于平方殘差自相關(guān)函數(shù)的混成檢驗(yàn)及基于殘差和平方殘差自相關(guān)函數(shù)的混合混成檢驗(yàn),對(duì)擬極大指數(shù)似然估計(jì)擬合的時(shí)間序列模型進(jìn)行診斷檢驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：ARFIMA-GARCH模型 擬極大指數(shù)似然估計(jì) 混成檢驗(yàn) 混合混成檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-15
• 1.1 研究背景及其意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 第2章 ARFIMA-GARCH模型15-22
• 2.1 ARFIMA-GARCH模型的定義及性質(zhì)15-18
• 2.2 擬極大指數(shù)似然估計(jì)及其性質(zhì)18-19
• 2.3 混成檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量19-22
• 第3章 混成檢驗(yàn)22-31
• 3.1 基于平方殘差自相關(guān)函數(shù)的混成檢驗(yàn)22-26
• 3.2 基于殘差和平方殘差自相關(guān)函數(shù)的混合混成檢驗(yàn)26-31
• 第4章 實(shí)證研究與結(jié)果分析31-39
• 4.1 數(shù)據(jù)來源及處理31-36
• 4.1.1 數(shù)據(jù)選取及基本統(tǒng)計(jì)特征31-33
• 4.1.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)33-34
• 4.1.3 相關(guān)性檢驗(yàn)34-35
• 4.1.4 異方差檢驗(yàn)35-36
• 4.2 AR-GARCH模型的實(shí)證研究36-39
• 4.2.1 參數(shù)估計(jì)37
• 4.2.2 診斷檢驗(yàn)37-39
• 結(jié)論與展望39-41
• 參考文獻(xiàn)41-44
• 致謝44-45
• 附錄A (攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄)45

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 劉志東;;多元GARCH模型結(jié)構(gòu)特征、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)研究綜述[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2010年09期

2 楊振成;自回歸滑動(dòng)平均模型中階數(shù)及參數(shù)的確定[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2004年12期

3 郭黃斌;孫鈺鵬;;論Hull-White模型三叉樹的構(gòu)建[J];現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè);2009年06期

4 王玉著;，

本文編號(hào)：356550