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ACD模型自加权LAD估计的渐近性质

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摘要

针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其应用于青岛海尔和宝信软件这两只股票的价格持续期建模.

著录项

来源
《高校应用数学学报：A辑》 |2020年第3期|253-264|共12页
作者
傅可昂; 吴梦雪; 黄炜; 王江峰;
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作者单位

浙大城市学院计算机与计算科学学院;

浙江杭州310015;

浙江工商大学统计与数学学院;

浙江杭州310018;

浙江大学数学科学学院;

浙江杭州310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
自回归条件持续期模型; 自加权最小一乘估计; 相合性; 渐近正态性; 价格持续期;

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