基于两步法带宽选择的金融时间序列长记忆参数估计

发布时间：2023-06-03 15:50

　　金融时间序列长记忆参数的半参数估计方法以频域分析为主,带宽选择是其中必不可少的关键环节。不同的带宽可能给出差异明显的长记忆参数估计值,甚至产生矛盾的结论,进而影响时间序列平稳性的判断。本文提出一种两步法,用于金融时间序列长记忆估计的半参数方法的带宽选择,并进一步对长记忆参数进行估计:首先,为了克服半参数方法忽略短期结构的不足,通过信息准则判断ARFIMA(p,d,q)过程的短记忆结构;其次,用短记忆模型拟合差分后的序列,根据拟合效果确定选择带宽及长记忆参数估计值。数值模拟显示以长记忆参数估计值均方根误差最小为标准,两步法优于其他方法。经上证50指数已实现波动率日数据的实证检验,两步法在长记忆模型中的预测误差最小;与短记忆模型相比,两步法在中期提前预测步长上具有优势。

【文章页数】：18 页

【文章目录】：
0 引言
1 长记忆参数的估计方法
2 带宽选择的两步法
    2.1 方法原理
        2.1.1 短记忆阶数识别
        2.1.2 带宽选择
    2.2 具体步骤
3 长记忆参数估计的数值模拟
    3.1 自回归阶数识别
    3.2 带宽选择
    3.3 长记忆参数估计
4 实证检验
    4.1 样本数据
    4.2 预测方法
    4.3 实证结果
        4.3.1 带宽选择
        4.3.2 长记忆参数估计
        4.3.3 预测误差计算
5 结论
附录阶数设置对识别短记忆结构影响的数值模拟



本文编号：3829591