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带厚尾噪声的TGARCH模型的估计及检验:一个统一的框架

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中国科学：数学 2016年第6期46卷 831-852页

作者：王辉中央财经大学金融学院北京100081

本文基于伪最大似然方法和t-标准化二次抽样(percentile-t subsample)bootstrap方法,研究了厚尾TGARCH(1,1)(threshold generalized autoregressive conditional heteroskedasticity(1,1))模型的估计和检验问题.此处,厚尾的含义是,TGARCH(1,1)模型噪声平方的分布位于指数为κ∈(1,2)的稳定分布的吸引场,即噪声不存在4阶矩.本文首先证明了,无论厚尾TGARCH(1,1)模型平稳与否,在一定正则性条件下,其ARCH(autoregressive conditional heteroskedasticity)和GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)系数的伪最大似然估计(QMLE)均具有相合性,其渐近分布位于指数为κ∈(1,2)的稳定分布的吸引场.然而,该模型位置参数的QMLE只有在平稳情形下才具有相合性.其次,基于上述渐近结果,本文结合t-标准化二次抽样bootstrap方法,给出了检验厚尾TGARCH(1,1)模型严平稳性和对称性的方法,克服了因QMLE的收敛速度和渐近分布依赖于未知尾指数而无法进行统计推断的困难,且该方法无论模型平稳与否均适用.最后,通过Monte Carlo随机试验考察了估计和检验方法的有限样本表现,并且基于本文的估计及检验方法对中国5年期国债期货收益率进行了实证分析.

关键词：厚尾TGARCH(1,1)模型 QMLE t-标准化二次抽样bootstrap方法严平稳性检验对称性检验

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本刊英文版2014年57卷第7期摘要(英文)

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中国科学:数学 2014年第7期 823-828页

Efficient implementation of the Barnes-Hut octree algorithm for Monte Carlo simulations of charged systems GAN ZeCheng&XU ZhenLi Abstract Computer simulation with Monte Carlo is an important tool to investigate the function and equilibrium properties of many biological and soft matter materials solvable in solvents.The appropriate treatment of longrange electrostatic interaction is essential for these charged systems,

关键词： TGARCH 英文版 body KdV QMLE Nash SNE 卷第 PBW 摘要

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已实现GARCH类模型及其应用

已实现GARCH类模型及其应用

作者：张鑫重庆理工大学

学位级别：硕士

针对高频金融数据中金融资产收益率对收益波动的非对称影响,本文提出了基于已实现EGARCH模型的VaR方法:在用准极大似然估计(QMLE)方法对已实现EGARCH模型的参数进行估计的基础上,采用样本外多步预测的方法对资产收益的未来风险进行预测... 详细信息

针对高频金融数据中金融资产收益率对收益波动的非对称影响,本文提出了基于已实现EGARCH模型的VaR方法:在用准极大似然估计(QMLE)方法对已实现EGARCH模型的参数进行估计的基础上,采用样本外多步预测的方法对资产收益的未来风险进行预测,然后使用Kupiec失败率检验法通过极大似然统计量LR对风险价值VaR的预测精度进行检验。以上证380指数5分钟频率的高频数据为研究对象,基于已实现EGARCH模型对其进行风险预测,并与正态分布、t分布和偏t分布三种不同误差分布假定下的已实现GARCH模型比较,结果表明相对于偏t分布假设下的已实现GARCH模型,已实现EGARCH模型能够更加精确的测量上证380指数的收益风险,而且能够更加形象的刻画股票市场中价格波动的杠杆效应。

关键词：高频金融数据杠杆效应已实现EGARCH VaR QMLE

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GARCH(1,1)模型的M估计

山东理工大学学报（自然科学版） 2010年第6期24卷 55-57页

作者：孙丛丛孟昭为山东理工大学理学院山东淄博255049

常用的参数估计方法有最小二乘法,但最小二乘估计存在不稳健性.为了找出更稳健的估计方法,提出了M估计的定义及其算法,然后对QMLE和LAD估计做了模拟比较,并对道琼斯指数做了实证分析.

关键词： QMLE LAD估计算法模拟

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长记忆模型参数的估计

长记忆模型参数的估计

作者：韩曦英东北师范大学

学位级别：硕士

人们在研究中发现有时时间序列的数据呈现出相距较远的观测值之间仍然具有相关性的特点，一般地将这种特点称为长记忆性。长记忆性经常出现在水文学、气候学、经济学等领域。利用长记忆性对时间序列建模也受到越来越多的统计学家的重视... 详细信息

人们在研究中发现有时时间序列的数据呈现出相距较远的观测值之间仍然具有相关性的特点，一般地将这种特点称为长记忆性。长记忆性经常出现在水文学、气候学、经济学等领域。利用长记忆性对时间序列建模也受到越来越多的统计学家的重视。对长记忆模型的估计方法主要分为两类：参数方法与半参数方法。半参数方法不需要完整的方差协方差模型，只对分数差分参数d感兴趣;当模型完整地建立以后时，可以使用参数方法。参数方法比半参数方法的效率高，但是计算量庞大，并且受限于模型的错误识别;相对地，半参数方法的效率较低，计算量较小，对模型的错误识别具有稳健型。本文中，我们将对长记忆模型的三种参数估计与五种半参数估计方法予以介绍。我们主要讨论了EMLE，AMLE，二次近似极大似然三种参数估计方法以及APE、GPH、LPE、QMLE、小波OLS五种半参数估计方法，并对各个估计方法的优良性予以阐述。最后，为了更清楚地阐述长记忆的参数估计方法与半参数方法及其优良性，我们以分数白噪声ARFIMA（0，d，0）为例，其中d∈（0，1／2），将小波OLS估计与GPH估计作以比较，讨论两种估计量各自的优缺点。

关键词：长记忆参数估计半参数估计谱密度极大似然 APE LPE QMLE