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题名带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用
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作者
郝红霞
胡红倩
韩忠成
林金官
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机构
南京审计大学统计与数据科学学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2024年第2期264-276,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(批准号:12371267、12201305)
国家社会科学基金项目(批准号:23CTJ028)
+3 种基金
江苏省自然科学基金项目(批准号:BK20210678)
全国统计科学研究项目(批准号:2021LY019)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(批准号:21KJB110021)
江苏高校哲学社会科学基金项目(批准号:2022SJYB0345)资助.
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文摘
为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的.
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关键词
半参数随机波动率模型
线性样条
时变杠杆效应
贝叶斯MCMC方法
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Keywords
semiparametric stochastic volatility model
linear spline
time-varying leverage effect
Bayesian MCMC method
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名协变量缺失情形下的逆概率加权众数回归估计
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作者
林金官
景钰涵
韩忠成
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机构
南京审计大学统计与数据科学学院
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出处
《应用数学》
北大核心
2023年第2期562-570,共9页
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基金
国家自然科学基金(11971235,11831008,12201305)
全国统计科学研究项目(2021LY007)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX222204)。
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文摘
数据缺失在实际应用中普遍存在,数据缺失会降低研究效率,导致参数估计有偏.在协变量随机缺失(MAR)的假定下,本文基于众数回归和逆概率加权估计方法对线性模型进行参数估计.该方法结合参数Logistic回归和非参数Nadaraya-Watson估计两种倾向得分估计方法,分别构建IPWM-L估计量和IPWM-NW估计量.模拟研究和实例分析表明,众数回归模型比均值回归模型更具稳健性,逆概率加权众数(IPWM)估计方法在缺失数据下表现出了更好的拟合效果,与IPWM-L估计量相比,IPWM-NW估计量更稳健.
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关键词
随机缺失
众数回归
逆概率加权估计
倾向得分
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Keywords
Missing at random
Mode regression
Inverse probability weighted estimation
Propensity score
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名非参数模型的稳健跳点检测估计
被引量：2
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作者
韩忠成
林金官
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机构
东南大学数学学院
南京审计大学统计与数学学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2019年第2期479-485,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(11571073)
国家社会科学基金项目(17CTJ016)
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文摘
非参数模型是统计学中常用的一类模型.在实际应用中,回归函数可能不是连续的,即在某些未知的位置上存在跳点.检测这些跳点对于回归函数的估计非常重要.本文基于B样条和众数估计,提出一个稳健跳点检测方法.然后利用检测出的跳点给出了回归函数的稳健有效估计量,并讨论了参数的选择.数值模拟和实例分析验证了所提方法在有限样本下的表现.
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关键词
带跳非参数模型
B样条
稳健有效估计量
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Keywords
Nonparametric models with jump point
B-spline
Robust and efficient estimator
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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