【摘 要】
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基于长记忆性的视角,将混频数据抽样(mixed data sampling)引入Realized GARCH模型的条件方差方程中,扩展得到Realized MIDAS GARCH模型,结合金融波动的非对称杠杆效应(asymmetric leverage effect),构建得到 Realized MIDAS EGARCH 模型,进一步考虑传统的正态分布假设不能够刻画金融时间序列的非对称性、非正态性、厚尾性等特征,将偏f分布引入Realized MIDAS EGARCH模型中,构建了基于偏t分布的Reali
【机 构】
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浙江工商大学统计与数学学院,杭州310018;浙江经贸职业技术学院财务会计学院,杭州310018
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基于长记忆性的视角,将混频数据抽样(mixed data sampling)引入Realized GARCH模型的条件方差方程中,扩展得到Realized MIDAS GARCH模型,结合金融波动的非对称杠杆效应(asymmetric leverage effect),构建得到 Realized MIDAS EGARCH 模型,进一步考虑传统的正态分布假设不能够刻画金融时间序列的非对称性、非正态性、厚尾性等特征,将偏f分布引入Realized MIDAS EGARCH模型中,构建了基于偏t分布的Realized MIDAS EGARCH模型,推导其参数估计方法,并基于滚动时间窗技术预测和比SPA检验更具优势的模型置信集(model confidence set,MCS)检验评估各种波动率模型对我国期货黄金市场波动的预测能力.实证结果表明:Realized MIDAS GARCH族模型比起Realized GARCH族模型有更优的拟合能力,捕捉长记忆性的能力更强;考虑杠杆效应和非对称厚尾分布能够提升模型的解释能力和预测能力;基于偏t分布的Realized MIDAS EGARCH模型是本文所探讨的8种高频波动率模型里面拥有最高样本内拟合优度、最强长记忆性的捕捉能力和最优样本外预测精度的高频波动率模型.
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针对样本数据不足及依赖专家信度评估系统可靠性的问题,文章基于概率论和不确定理论,建立了离散时间下随机不确定多状态系统的可靠性数学模型.假设系统在各状态的逗留时间独立且服从参数为不确定变量的几何分布,系统仅在相邻状态发生转移,利用离散Markov过程方法给出了具有M+1个状态的系统在状态i及以上的可靠度函数、平均寿命及平均剩余寿命的解析表达式.最后,给出了四状态汽轮机发电系统的数值算例,并与参数为常数的多状态系统模型进行了比较分析,得到系统的可靠性指标均对参数为不确定变量的情况具有一定的敏感性.
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