【摘 要】
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时间序列分析中的传统模型假定时间变量是等间隔的,现实应用中的时间序列数据会出现不规则的时间间隔,其中可能包含反应数据规律的信息。本文首先对文献中处理不规则时间间隔
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时间序列分析中的传统模型假定时间变量是等间隔的,现实应用中的时间序列数据会出现不规则的时间间隔,其中可能包含反应数据规律的信息。本文首先对文献中处理不规则时间间隔的时间序列问题的方法做以综述,对处理不同类型的概率密度、适用不同形式的模型、采用不同的采样模式的方法进行分类概括。然后引入Pai,J.S.C.在1995年提出的不规则AR(p)-ARCH(q)模型,明确该模型的关键假设,与传统时间序列模型类比,研究该模型在AR(1)-ARCH(1)情况下的时间序列特征,如尾部特征、波动率特征、自相关特征,研究模型的3种参数的估计方法,包括最小二乘估计、极大似然估计、Bayes估计方法,详细梳理这几种方法的特点和适用范围。最后运用随机模拟得到的时间序列数据,进行模型拟合,比较不同参数估计方法的效果,并用实际市场的数据进行了实证分析。
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