论文摘要
时间序列的统计分析一直以来都是人们关注的热点,近年来随着计算机技术的高速发展,人们对时间序列的相关问题研究进入了一个崭新的阶段,对时间序列中变点问题的研究讨论也越来越深入.厚尾相依序列是金融市场中一种常见的时间序列,本文主要研究厚尾相依序列中的变点检验问题.主要研究内容如下:首先,对厚尾序列均值变点进行估计,给出了累积和形式的估计量,并讨论了该估计量的渐近性.运用Ratio检验法研究厚尾相依序列均值单变点的检验问题,基于累积和函数的比值定义统计量,在适当的假设条件下,给出检验统计量在原假设下的极限分布,在此基础上对定义的统计量的一致性检验推导证明,检验统计量的有效性.其次,利用Ratio方法检验GARCH模型均值变点问题.构造Ratio统计量,并对统计量的一致性检验进行了推导证明.最后通过数值模拟和IBM股2018–2019年的股票数据分析,验证此检验法对GARCH模型有效.
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文章来源
类型: 硕士论文
作者: 陈璐
导师: 魏岳嵩
关键词: 均值变点,厚尾分布,估计,过程,统计量
来源: 淮北师范大学
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,金融,证券,投资
单位: 淮北师范大学
分类号: F830.91;O212.1
总页数: 30
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