【摘 要】
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经济时间序列易受各种因素的干扰产生不同类型的异常点,其存在对模型识别和参数估计等会产生较大的影响。对异常点干扰幅度估计的偏差会显著地影响模型整体效果,因此对异常点
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经济时间序列易受各种因素的干扰产生不同类型的异常点,其存在对模型识别和参数估计等会产生较大的影响。对异常点干扰幅度估计的偏差会显著地影响模型整体效果,因此对异常点干扰幅度的研究具有比较大的意义。本文基于自回归移动平均模型(ARMA)最小相位和可逆条件,通过自回归条件异方差模型(ARCH)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的平方项性质,将其转化为自回归模型(AR),通过AR模型中附加型异常点(AO)和革新型异常点(IO)干扰幅度的最小二乘估计和对其偏差进行修正的过程,将其推广后得到关于ARCH模型和GARCH模型异常点干扰幅度的近似无偏估计。最后通过数据模拟和实例论证说明当样本量越大时,最小二乘估计和近似无偏估计的效果越好,近似无偏估计的纠正效果总是优于最小二乘估计,且随着干扰幅度增大,近似无偏估计的纠正效果越为明显。
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