基于半参数可加自回归模型的黄金价格实证分析

发布时间：2021-04-28 16:16

　　大量实证研究表明,半参数自回归模型较传统的线性回归而言,能更好的拟合实际数据。本文构造了一类半参数可加自回归模型,基于条件最小二乘方法及核估计方法给出了估计模型参数和未知函数的迭代算法,讨论了估计量的渐近性质。通过数值模拟验证了估计的效果。并将模型应用于黄金价格数据的实证分析之中。实证分析结果表明,我们对现有模型的改进是必要的。 

【文章来源】：数理统计与管理. 2020,39(01)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]因变量缺失下部分线性变系数模型的稳健估计[J]. 李小亮,陈艳.  数理统计与管理. 2019(01)
[2]基于非参数自回归模型的黄金价格短期分析预测[J]. 刘锋,王鹏飞,谭祥勇,康新梅.  数理统计与管理. 2018(02)
[3]基于非参数密度估计的异常点诊断方法[J]. 吴武清,安愫宁,蒋勇,陈敏.  数学的实践与认识. 2014(16)
[4]具有外生变量部分线性自回归模型的样条估计[J]. 武新乾,田铮,韩四儿.  数学年刊A辑（中文版）. 2007(03)
[5]部分线性自回归模型中误差方差的核估计[J]. 武新乾,田铮,田亚爱.  数学的实践与认识. 2006(08)



本文编号：3165785