时间序列模型参数变点的在线监测

发布时间：2020-04-20 09:22

【摘要】：金融市场的一些突发性事件,如政府的更迭,突发的金融危机等,会使得观测序列的结构发生变化,即出现变点.而对金融时间序列进行在线监测,能及时地发现变点,并对调整决策,减小金融风险有着重要的意义.本文分别对线性回归模型和AR(p)模型中参数变点的在线监测问题进行研究.研究内容如下:首先,研究了基于有效得分向量的线性模型参数变点的在线监测问题.构造监测统计量,证明了在原假设和备择假设下监测统计量的极限性质,通过Monte Carlo模拟方法给出监测统计量的经验水平,经验势和平均运行长度.并将其应用于股票价格方差变点的监测问题中,说明了该方法的有效性.其次,研究了基于Range检验的AR(p)模型参数变点的在线监测问题.基于有效得分向量,构造Range监测统计量,证明了在原假设和备择假设下监测统计量的极限性质,通过Monte Carlo模拟方法给出监测统计量的经验水平,经验势和平均运行长度.并将其应用于股票价格方差变点的监测问题中,说明了该方法的有效性.最后,研究了AR(p)模型参数变点的残差CUSUM在线监测问题.构造参数变点的残差CUSUM监测统计量,并得到原假设和备择假设下监测统计量的极限性质.通过Monte Carlo模拟方法给出监测统计量的经验水平和经验势,说明了该方法的有效性.
【学位授予单位】：西安工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O212.1

【参考文献】

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本文编号：2634394