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文章对自回归马尔科夫(AR-Markov)模型进行了扩展,利用非参数Markov动态转移过程,研究了序列在不服从正态分布的情况下的估计,给出了关于Markov过程窗宽的选择方法,得到了稳定的滤波概率和状态转移概率.利用所提方法对沪深300股指进行了实证分析,并给出了不同状态之间的转移轨迹.
非参数AR-Markov模型的拓展及其应用
【摘 要】
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文章对自回归马尔科夫(AR-Markov)模型进行了扩展,利用非参数Markov动态转移过程,研究了序列在不服从正态分布的情况下的估计,给出了关于Markov过程窗宽的选择方法,得到了稳定的滤波概率和状态转移概率.利用所提方法对沪深300股指进行了实证分析,并给出了不同状态之间的转移轨迹.
【机 构】
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天津财经大学统计学院,天津300222
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2021年22期
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