条件自回归极差模型的对数正态拟极大似然估计

来源 :西安电子科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：keximi9

【摘要】

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为了解决在估计条件自回归极差模型（CARR）中的分布厚尾性问题，采用尾部呈幂函数衰减的对数正态分布估计CARR模型,在新息序列具有有限的12阶矩条件下，利用M估计的大样本性质和鞅的

【作者】

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周杰刘三阳

【机构】

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西安电子科技大学理学院

【出处】

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西安电子科技大学学报

【发表日期】

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2007年5期

【关键词】

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条件自回归极差模型 M估计厚尾性对数正态分布 CARR M-estimator heavy-tail lognormal distribution

【基金项目】

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国家自然科学基金资助（60574075）

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为了解决在估计条件自回归极差模型（CARR）中的分布厚尾性问题，采用尾部呈幂函数衰减的对数正态分布估计CARR模型,在新息序列具有有限的12阶矩条件下，利用M估计的大样本性质和鞅的泛函中心极限定理，允许模型包含一个单位根的情况下，证明了对数正态分布下的拟极大似然估计是局部相合和渐近正态的，并且对数正态分布的厚尾性也较好地解决了异常值问题．相对于目前广泛采用的指数似然估计方法，提高了参数估计的效率．

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