【摘 要】
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本文研究了三种条件异方差时间序列模型的统计推断．针对NLAR(p)模型的参数，考虑了最小二乘估计、加权最小二乘估计和最大拟似然估计，用数值模拟来比较这三种估计量．针对AR模型的
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本文研究了三种条件异方差时间序列模型的统计推断．针对NLAR(p)模型的参数，考虑了最小二乘估计、加权最小二乘估计和最大拟似然估计，用数值模拟来比较这三种估计量．针对AR模型的非参数波动率函数，提出了局部对数线性方法，给出了局部常数和局部对数线性估计量的渐近性质．相对于文献中的常规方法，模拟研究和一个实际应用显示出我们所给出方法的优势．针对整值ARCH(p)模型，主要考虑了参数估计和假设检验问题．给出了模型几何遍历性的一个充分条件．考虑了模型参数的最大似然估计、加权最小二乘估计和最大经验似然估计，并给出了它们的渐近性质及其模拟研究；也考虑了基于条件残差自相关系数二次形式的渐近理论的模型充分性检验，并简要地说明了检验ARCH效应的存在性以及简单序约束下的参数检验．
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