【摘 要】
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单位根模型在数理金融中具有广泛应用,许多数理模型都是以单位根过程作为变量数据生成过程的,而随机单位根模型在单位根过程的基础上放松了单位根系数确定性的假设,将新息引
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单位根模型在数理金融中具有广泛应用,许多数理模型都是以单位根过程作为变量数据生成过程的,而随机单位根模型在单位根过程的基础上放松了单位根系数确定性的假设,将新息引入到单位根系数中,使单位根具有了一定的随机性,这样的模型更加具有一般性。由于金融数据一般都具有厚尾的特征,本文选取一个简单的线性随机单位根模型,将正态分布假设推广到了广义误差分布,并且对该模型的平稳条件、极大似然估计以及随机单位根的假设检验进行了相关讨论,最终给出了该模型的严平稳和弱平稳条件,求解极大似然估计量的两种算法(重新参数化和EM算法)以及对随机单位根的两种假设检验思路(LM检验和Wald检验)。
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