【摘 要】
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随着计算机技术的迅速发展,数据储存量增大,对于金融、工业数据的分析,传统的线性自回归模型已经不再适用,非线性时间序列可以很好的刻画不同变量之间的关系。广义随机系数自回归(GRCA)模型作为非线性时间序列模型逐渐被利用到数据分析中,备受海内外学者关注。GRCA模型是随机系数自回归(RCA)模型重要的扩展形式之一,许多实证研究表明,该模型在农业生产、股价涨幅自相关性较强的数据分析效果显著。本文针对GR
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随着计算机技术的迅速发展,数据储存量增大,对于金融、工业数据的分析,传统的线性自回归模型已经不再适用,非线性时间序列可以很好的刻画不同变量之间的关系。广义随机系数自回归(GRCA)模型作为非线性时间序列模型逐渐被利用到数据分析中,备受海内外学者关注。GRCA模型是随机系数自回归(RCA)模型重要的扩展形式之一,许多实证研究表明,该模型在农业生产、股价涨幅自相关性较强的数据分析效果显著。本文针对GRCA模型进行理论与实证研究。首先,介绍GRCA模型基本形式,简述模型的研究意义与发展过程。其次,介绍联合估计函数(CEF)方法及其最优形式。第三,利用CEF方法对GRCA模型的参数估计问题进行理论研究。最后,对股价涨幅数据进行实证研究。研究得到如下结论:一是基于GRCA模型得到CEF最优形式以及联合估计函数的Fisher信息量;二是证明了GRCA模型的CEF参数估计值具有渐近相合性和渐近正态性;三是利用数值模拟对比分析说明了CEF估计量要略优于伪极大似然估计(QMLE)、估计函数(EF)、最小二乘(LS)参数估计量;四是实证研究表明不同分布下模拟数据与真实数据误差中正态分布具有更好的适用性,模型参数估计结果与误差分析结果也显示了CEF估计值的均方误差与QMLE估计值均方误差相近,表明CEF方法与QMLE方法有着相近的拟合效果与预测能力。
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