半非参数模型选择研究以及在上交所回购利率中的应用

发布时间：2017-12-01 10:05

  本文关键词：半非参数模型选择研究以及在上交所回购利率中的应用

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【摘要】：首先基于模型动态稳定性的要求,本文改进了半非参数(SNP)模型的选择方法,使所选择的SNP模型既能很好地拟合真实样本又能模拟与真实样本统计特征相近的时间序列。其次,本文得到了二维随机过程情形下赫米特展开项的理论结果。再次,实证结果表明:上交所旧质押式回购利率初始、插值后样本两组数据的最优SNP模型均为Semiparametric AR(1)-GARCH(1,1)(即11118000)模型,但是两者的系数估计值却不相同。最后,本文的实证结果表明了所提出的SNP模型选择改进方法的合理性与稳定性。
【作者单位】： 上海财经大学金融学院;
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 引言Phillips(1983)采用半非参数(Seminonparametric,SNP)方法对平稳过程的条件密度函数进行了研究。Gallant和Tauchen(1996)认为,与广义矩估计方法(GMM)相比,有效矩估计方法(EMM)?所选择的矩条件通常更加有效,这归结于得分(Score)函数在矩条件中所起的重要作用。而得分函数的

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本文编号：1240707