【摘 要】
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分位数估计是由Koenker和Bassett1978年提出的，它是对以古典条件均值模型为基础的最小二乘的一个拓展.分位数估计通过求最小加权的残差绝对值之和来估计参数值,它强调的是通过
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分位数估计是由Koenker和Bassett1978年提出的，它是对以古典条件均值模型为基础的最小二乘的一个拓展.分位数估计通过求最小加权的残差绝对值之和来估计参数值,它强调的是通过求解释变量的分位数来估计推断相应因变量的分位数,建立分位数估计方程,并运用线性规划的方式或非参数估计等方法来估计相应于不同分位数的解释变量系数或未知参数.这个也可以称为“加权的最小一乘估计”.LAD估计只是一个特殊的分位数估计. 本文主要研究了Power-ARCH(1)模型的分位数估计，以及参数估计的强相合性和渐近正态性.主要内容如下： 1、论文首先介绍了分位数估计以及GARCH类模型的基础知识. 2、论文还简单的介绍了随机变量以及时间序列上的基础知识,对分位数估计的思想进行了详细的描述,并且介绍了线性模型估计值的强相合性和渐近正态性. 3、论文主要内容就是介绍了Power-ARCH(1)模型的分位数回归，以及证明了估计的强相合性和渐近正态性. 4、论文还通过Matlab、R软件、eviews作了相应的实证分析,通过分析验证其合理性.
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