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在对金融数据进行建模时,为了避免在投资过程中对风险错误估计产生不必要的损失,需要对变化情况进行检验并对这个突变时刻进行估计。许多经济和金融数据具有峰态厚尾的特征,厚尾分布能很好地刻画这一特性,引起众多学者的关注。本文基于M-估计对厚尾序列结构变点的统计分析问题进行了研究,具体内容如下:基于最小二乘估计构造检验统计量研究厚尾序列的均值变点检验问题,由于新息过程为厚尾相依序列,考虑利用Block Bootstrap方法进行抽样。在检验过程中发现当变点位置位于后半段时,检验效果相对较差,基于此,本文提出利