检索结果-南通市图书馆

基于高频数据的GARCH模型的伪极大指数似然估计

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

应用数学学报 2014年第6期37卷 1005-1017页

作者：黄金山陈敏中国科学技术大学统计与金融系合肥230026 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

波动率替代模型能将日内高频数据嵌入到日间的GARCH模型的框架下,因此我们可以通过构造合适的波动率替代来改进GARCH模型的参数估计.但是高频数据往往伴随着市场微观结构的噪音.它们可能会带来巨大的估计偏差.本文对波动率替代模型提出... 详细信息

波动率替代模型能将日内高频数据嵌入到日间的GARCH模型的框架下,因此我们可以通过构造合适的波动率替代来改进GARCH模型的参数估计.但是高频数据往往伴随着市场微观结构的噪音.它们可能会带来巨大的估计偏差.本文对波动率替代模型提出了伪极大指数似然估计(QMELE).QMELE的渐近性质被给出.与传统的高斯伪极大似然估计(QMLE)相比,QMELE的渐近正态性只需要残差的二阶矩有限.数值模拟的结果显示QMELE有较高的精度和稳健性.

关键词：高频数据 GARCH模型伪极大指数似然估计伪极大似然估计波动率替代模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

时变方差自回归模型的联合估计函数方法推断

北京航空航天大学学报 2022年第5期48卷 756-761页

作者：韩玉田宝成王书鹏东北电力大学理学院吉林132012

针对参数估计问题,利用联合估计函数方法对带有时变方差的自回归模型参数进行统计研究。介绍了带有时变方差自回归模型和联合估计函数理论的研究现状,利用联合估计函数理论,给出带有时变方差自回归模型的参数估计量,证明该参数联合估计... 详细信息

针对参数估计问题,利用联合估计函数方法对带有时变方差的自回归模型参数进行统计研究。介绍了带有时变方差自回归模型和联合估计函数理论的研究现状,利用联合估计函数理论,给出带有时变方差自回归模型的参数估计量,证明该参数联合估计量渐近收敛于正态分布。对提出的参数统计量进行数值模拟对比分析,模拟结果表明,与伪极大似然估计量、最小二乘估计量进行对比,提出的参数联合估计量略优于伪极大似然估计量,同时该统计量受误差项分布函数影响较小。

关键词：估计函数联合估计函数自回归模型时变方差伪极大似然估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于随机波动模型的短期负荷预测

电力自动化设备 2010年第11期30卷 86-89页

作者：陈昊王玉荣江苏电力公司南京供电公司江苏南京210008 东南大学电气工程学院江苏南京210096

研究了负荷时间序列波动性,考虑方差时变特征,提出了基于随机波动(SV)模型的短期负荷预测方法。引入伪极大似然估计解决SV参数估计问题,进而将模型转换为状态空间方程,利用卡尔曼滤波获取标准SV模型参数。另外,还将模型推广为非高斯假... 详细信息

研究了负荷时间序列波动性,考虑方差时变特征,提出了基于随机波动(SV)模型的短期负荷预测方法。引入伪极大似然估计解决SV参数估计问题,进而将模型转换为状态空间方程,利用卡尔曼滤波获取标准SV模型参数。另外,还将模型推广为非高斯假设SV模型。利用动态波动曲线的构建,讨论了负荷时间序列条件方差的时变性特征。基于日用电量数据建立了SV族日负荷预测模型,并利用平均绝对百分误差、均方误差、TIC 3种指标将SV族模型预测结果与广义自回归条件异方差(GARCH)模型做了比较,得到SV族模型的前2种指标均小于GARCH模型,而且SV模型的TIC指标更接近于零。算例分析表明了SV族负荷预测模型的可行性和有效性。

关键词：双伽马函数厚尾卡尔曼滤波负荷预测伪极大似然估计状态空间随机波动模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

简单ACD模型的M估计

应用数学学报 2014年第5期37卷 926-945页

作者：黄意球徐飏王艳中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 中国科学院大学数学科学学院北京100049

文献中往往采用极大似然估计或伪极大似然估计来估计自回归条件久期模型,但是这两种方法在样本存在异常点或者残差厚尾分布是存在很大偏差.本文研究简单自回归条件就其模型的稳健估计,在一定条件下的得到了稳健估计的强相合性和渐进正态... 详细信息

文献中往往采用极大似然估计或伪极大似然估计来估计自回归条件久期模型,但是这两种方法在样本存在异常点或者残差厚尾分布是存在很大偏差.本文研究简单自回归条件就其模型的稳健估计,在一定条件下的得到了稳健估计的强相合性和渐进正态性.文章模拟结果表明:若样本没有异常点且残差不服从厚尾分布,则伪极大似然估计比稳健估计稍好;若样本服从厚尾分布或者存在异常点,则稳健估计更合适.由于高频数据往往存在异常样本且残差服从厚尾分布,因此实际处理时稳健估计是比伪极大似然估计更稳妥的一种选择.

关键词：自回归条件久期模型伪极大似然估计最小一乘估计稳健估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于交叉数据随机波动模型的实证研究

系统科学与数学 2016年第5期36卷 712-718页

作者：韩景旺王立斌河北省科技金融重点实验室保定071051 河北金融学院基础课教学部保定071051

在随机波动模型的基础上,结合交叉数据的特点,提出了交叉数据随机波动模型,综合对比与分析金融市场相关品种的价格波动关系.首先,应用离散小波变换,对数据进行滤波;其次,采用伪极大似然估计方法对系统模型进行参数估计;然后,运用遗传算... 详细信息

在随机波动模型的基础上,结合交叉数据的特点,提出了交叉数据随机波动模型,综合对比与分析金融市场相关品种的价格波动关系.首先,应用离散小波变换,对数据进行滤波;其次,采用伪极大似然估计方法对系统模型进行参数估计;然后,运用遗传算法,对各个子模型进行参数寻优;最后应用交叉数据随机波动模型对我国期货市场上大豆、豆油、豆粕三品种进行实证分析.实证表明,交叉数据随机波动模型可以较理想地反映豆类三者之间价格波动的关系,说明相关品种之间存在较强的波动持续性.

关键词：交叉数据随机波动模型小波分析伪极大似然估计遗传算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

随机波动模型估计及在金融风险防范中的应用

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2002年第3期35卷 317-321页

作者：苏卫东张世英天津大学管理学院天津300072

对随机波动 (SV)模型提出了一种基于禁忌遗传算法的伪极大似然 (TSGA- QML )估计 .Monte Carlo试验表明这种方法在参数估计与波动估计上都有较好效果 .利用这一方法对上海股市收益进行了波动分析 ,发现上海股市的收益具有很高的波动持续... 详细信息

对随机波动 (SV)模型提出了一种基于禁忌遗传算法的伪极大似然 (TSGA- QML )估计 .Monte Carlo试验表明这种方法在参数估计与波动估计上都有较好效果 .利用这一方法对上海股市收益进行了波动分析 ,发现上海股市的收益具有很高的波动持续性 .

关键词：随机波动模型金融风险禁忌遗传算法伪极大似然估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一类随机食饵-捕食者模型的参数估计

东华大学学报（自然科学版） 2018年第1期44卷 147-155页

作者：康云胡良剑东华大学理学院上海201620

在离散观测的基础上,研究带有Leslie-Gower和Holling-typeⅡ型修正的随机食饵-捕食者模型的参数估计问题。首先,应用Euler-Maruyama(EM)方法对该过程的轨道进行离散化并给出其联合条件概率密度函数,进而得到伪极大似然估计方法下估计量... 详细信息

在离散观测的基础上,研究带有Leslie-Gower和Holling-typeⅡ型修正的随机食饵-捕食者模型的参数估计问题。首先,应用Euler-Maruyama(EM)方法对该过程的轨道进行离散化并给出其联合条件概率密度函数,进而得到伪极大似然估计方法下估计量的解析表达式。然后,证明了捕食者方程中估计量的强相合性和扩散项误差的渐近正态性。最后,通过数值模拟验证了估计方法的有效性。

关键词：随机食饵-捕食者模型伪极大似然估计强相合性渐近正态性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

3-参数指数随机图的生成与参数估计

3-参数指数随机图的生成与参数估计

作者：高雪娇吉林大学

学位级别：硕士

本文主要研究了3-参数指数随机图模型的生成及其相应参数的估计.首先介绍了随机图的定义、符号标记和一些经典的随机图模型,但是随着现实网络的复杂性,这些经典随机图模型不足以刻画现实社会网络的特性,继而引出指数随机图模型的一个特... 详细信息

本文主要研究了3-参数指数随机图模型的生成及其相应参数的估计.首先介绍了随机图的定义、符号标记和一些经典的随机图模型,但是随着现实网络的复杂性,这些经典随机图模型不足以刻画现实社会网络的特性,继而引出指数随机图模型的一个特殊子集:Markov随机图模型(即满足Markov依赖假设的模型).但是通过实例探究,Markov随机图模型存在着退化问题(分布比较集中于小子集),而且网络越大、密度越高,这种退化现象越严重,直到Snijders等人提出了关于指数随机图模型的新的描述,成功替代之前的Markov随机图模型.近些年,通过学者们对指数随机图模型的探究,介绍了指数随机图模型的定义和性质,将网络中参与者之间的关系看作随机变量,而随机关系变量间的相关性这一假设决定了指数随机图模型的一般形式,紧接着又给出相关参数的解释.本文着重研究的是3-参数指数随机图模型,给出了模型的概率分布,以及三参数的具体表达形式和参数意义.本文随后介绍了Hastings-Metropolis算法(H-M算法)和Gibbs抽样,用Gibbs抽样模拟图分布生成3-参数指数随机图模型的邻接阵,而多次模拟的对比结果表明:图的规模不应过大,要适当选择.本文由于模型中正则化常数ψ的复杂性、未知性,使得常规的极大似然估计方法失效,因此引入伪极大似然估计的方法.紧接着运用Logistic回归将非线性回归模型转化为线性回归模型,选取合适的参数初始值,利用伪极大似然估计方法将指数随机图模型的概率分布转变为可以求解的线性表达式进行求解.最后结合Newton-Raphon迭代法估计相应参数,进行数值模拟.

关键词： 3-参数指数随机图模型 Logistic回归伪极大似然估计 Gibbs抽样参数估计

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

某类传染病模型参数估计及其应用

某类传染病模型参数估计及其应用

作者：张天舒辽宁师范大学

学位级别：硕士

传染病已经成为了危害人体健康的重要疾病,而随着经济的不断发展,各国人民之间的接触和交流日益增加,更是给传染病在全球范围内的传播提供了有利的条件。我国作为世界人口第一大国,传染病是危及国民身体健康的重要疾病,关于传染病的传... 详细信息

传染病已经成为了危害人体健康的重要疾病,而随着经济的不断发展,各国人民之间的接触和交流日益增加,更是给传染病在全球范围内的传播提供了有利的条件。我国作为世界人口第一大国,传染病是危及国民身体健康的重要疾病,关于传染病的传播、预防和控制,是人们日益关心的问题。本文将在经典传染病模型的基础上,对其建立随机微分方程,并基于实例,对SIR模型和SIS模型进行相关的参数估计。本文主要对传染病模型进行数学理论上的研究,通过阅读文献了解国内外对传染病模型的研究现状,并对SIR模型和SIS模型的相关方面做了详细的文献综述。本文对基于完全观测和部分观测的SIR模型,分析了不同的观测下所使用的不同方法,并分别给出了相关的参数估计结果,由于实际生活中完全观测是很难做到的,因此通常基于计数过程采用部分观测下的样本,并给出实际案例,对计数过程进行参数估计,得到重要的阈值参数。本文还使用伪极大似然方法和Bayes方法对随机SIS传染病模型进行估计,通过伪极大似然估计的方法获得参数估计,基于似然比检验统计量得到了参数的置信区域;使用Bayes方法给出了在获得已有部分信息时的相关参数估计,这是为传染病模型进行参数估计的另一种重要的方法。通过实际的案例,分别给出了在不同的估计方法下得到的不同参数估计,并比较了两种方法下得到的结果。本文将SIR模型和SIS模型应用于实际的肺结核案例中,基于计数过程和伪极大似然估计的方法,对相关的参数进行估计,并利用估计值反映疾病的实际情况,为下一步的预防和控制提供参考。

关键词：传染病模型计数过程伪极大似然估计 Bayes方法参数估计