联合估计函数方法及其在ACD模型上的应用

论文摘要

有效性是参数估计的重要课题,基于Fisher信息量最大的联合估计函数方法是一类新颖的估计方法,不仅能提供有效估计,还能结合各种准则的估计方法而减少方差.自回归条件持续期(Autoregressive Conditional Duration,简称ACD)模型作为研究金融市场下高频数据的非线性时间序列模型,在刻画市场微观结构中起着重要作用,并由此衍生出很多变种模型,近年来关于该类模型的参数估计受到了很多关注.本文主要利用估计函数方法,通过联合两相互正交的最优估计函数构造联合估计函数,对ACD及其衍生模型进行参数估计.首先,研究ACD模型的概率结构,给出其平稳解和遍历解的存在条件,证明其条件期望可以表示成过去观测值的线性函数且这种表示唯一.在此基础上通过过去观测值的无穷线性表达,给出ACD模型及其衍生模型的联合估计函数.最后,通过数值仿真比较ACD有限线性形式与原ACD模型差别,突出解析概率结构对求解联合估计函数的重要意义.

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 施小文

导师: 陈性敏

关键词: 定理,高频数据,模型,概率结构,联合估计函数

来源: 大连理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 大连理工大学

分类号: F224;F830.9

DOI: 10.26991/d.cnki.gdllu.2019.003369

总页数: 57

文件大小: 1624K

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标签：定理论文;  高频数据论文;  模型论文;  概率结构论文;  联合估计函数论文;