函数型非参数部分自回归模型及其在金融中的应用

发布时间：2018-01-06 08:24

  本文关键词：函数型非参数部分自回归模型及其在金融中的应用　出处：《西南大学学报(自然科学版)》2017年11期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：结合金融市场中的滞后现象以及函数型协变量和响应变量之间的非线性关系提出了函数型非参数部分自回归模型,接着使用profile最小二乘方法和非参数核估计方法给出了该模型的估计,并通过统计模拟验证了该方法的有效性,最后通过上证指数的实例验证了模型的预测能力.
[Abstract]:Combining the lag phenomenon in the financial market and the nonlinear relationship between the functional covariable and the response variable, a functional non-parametric partial autoregressive model is proposed. Then the profile least square method and the nonparametric kernel estimation method are used to estimate the model, and the validity of the method is verified by statistical simulation. Finally, the prediction ability of the model is verified by an example of Shanghai Stock Exchange Index.
【作者单位】： 滁州学院数学与金融学院;
【基金】：全国统计科学研究计划项目(2012LY153) 滁州学院科研启动基金资助项目(2014qd012) 安徽省自然科学基金研究项目(1508085QA14) 安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2014A180)
【分类号】：F832.51;O212.1
【正文快照】： 函数型数据分析是处理和分析高频数据的一个很重要的工具.国内外已经有一些文献借助于函数型数据分析方法来研究金融市场中的内在规律[1-5].但是已有成果都只考虑了函数型协变量对响应变量的影响而没有考虑响应变量的历史时刻对相应变量当前时刻的影响.本文借用自回归模型的思

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本文编号：1387074