非参数核密度估计在异方差模型中的应用

发布时间：2018-04-05 02:26

  本文选题：核密度估计　切入点：极大似然　出处：《数量经济技术经济研究》2014年10期

【摘要】：针对非参数核密度估计中最优窗宽选择在实际建模中的不足,提出新的最优窗宽选择的迭代方法,克服使用传统的经验法则所带来的局限性。并在此基础上用新的非参数核密度估计ML方法研究中国股票市场,通过与极大似然估计对比论证此方法的有效性和可行性。实证分析表明,通过与实际值的模拟对比,运用非参数估计技术得到上证指数日收益率的拟合值要优于极大似然估计的拟合值。
[Abstract]:Aiming at the deficiency of optimal window width selection in nonparametric kernel density estimation in practical modeling, a new iterative method of optimal window width selection is proposed to overcome the limitations brought by the traditional rule of thumb.On this basis, a new non-parametric kernel density estimation (ML) method is used to study the Chinese stock market. The validity and feasibility of this method are demonstrated by comparing it with the maximum likelihood estimation (MLE).The empirical analysis shows that the fitting value of daily return rate of Shanghai Stock Exchange Index is better than that of maximum likelihood estimation by using non-parametric estimation technology.
【作者单位】： 北京工业大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(71261026) 国家科技支撑计划(2012BAJ11B00)的资助
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1712795