自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用

发布时间：2017-06-02 03:08

  本文关键词：自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文基于充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了AR模型的加权复合Expectile回归(WCER)估计,探讨了该估计的最优权重,建立了其大样本性质,发现根据由数据驱动的最优权重所获得的WCER估计与最优权重已知时所获得的WCER估计具有相同的渐近有效性.数值模拟表明,当误差为厚尾或非对称分布,所提出的WCER估计大大优于传统最小二乘估计.即使误差分布未知,依然可以得到像极大似然估计一样具有优良统计性质的WCER估计.应用所提出的方法分析恒生指数和标准普尔500指数,实证分析表明:所提出的WCER估计在有效性意义下非常具有竞争力.
【作者单位】： 上海外国语大学国际金融贸易学院;上海财经大学统计与管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【关键词】： 自回归(AR)模型 Expectile回归(ER) 加权复合Expectile回归(WCER) 渐近正态
【基金】：国家自然科学基金(71271128) 2015年度教育部人文社会科学青年基金项目(15YJC910004) 上海外国语大学青年基金项目(2015114051)~~
【分类号】：F224
【正文快照】： 1引言 金融时间序列分析是经济学和统计学研究的热点问题之一,现代数量经济学和金融市场的一些研究结论和市场决策问题越来越多地需要借助时间序列分析的理论方法■1的7年,Yule考虑用线性回归方程模拟一个时间序列,提出了自回归模型(autoregressive model,简称AR模型).AR模型

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本文编号：414086