论文摘要
经济时间序列易受各种因素的干扰产生不同类型的异常点,其存在对模型识别和参数估计等会产生较大的影响。对异常点干扰幅度估计的偏差会显著地影响模型整体效果,因此对异常点干扰幅度的研究具有比较大的意义。本文基于自回归移动平均模型(ARMA)最小相位和可逆条件,通过自回归条件异方差模型(ARCH)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的平方项性质,将其转化为自回归模型(AR),通过AR模型中附加型异常点(AO)和革新型异常点(IO)干扰幅度的最小二乘估计和对其偏差进行修正的过程,将其推广后得到关于ARCH模型和GARCH模型异常点干扰幅度的近似无偏估计。最后通过数据模拟和实例论证说明当样本量越大时,最小二乘估计和近似无偏估计的效果越好,近似无偏估计的纠正效果总是优于最小二乘估计,且随着干扰幅度增大,近似无偏估计的纠正效果越为明显。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 程一鸣
导师: 陈平
关键词: 自回归移动平均模型,条件异方差模型,异常点,干扰幅度,最小二乘估计
来源: 东南大学
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,数学,宏观经济管理与可持续发展
单位: 东南大学
基金: 全国统计科学研究项目(2017LZ29)
分类号: F224;O211.61
DOI: 10.27014/d.cnki.gdnau.2019.003272
总页数: 53
文件大小: 1030K
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标签：自回归移动平均模型论文; 条件异方差模型论文; 异常点论文; 干扰幅度论文; 最小二乘估计论文;