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基于调整样本值域的自正则结构性变化的检验
1
作者
洪永淼
孙佳婧
+1 位作者
McCabe Brendan
汪寿阳
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022年第4期122-133,共12页
样本值域被广泛地应用在金融数据波动性分析中,且可以更好地检测高偏度和(或)高峰度的非高斯时间序列的远距离依赖性。本文拓展了Lobato(2001)以及Shao(2010)提出的基于部分和方差的长期方差估计值的自正则统计推断,借鉴Hong和Li(2021)...
样本值域被广泛地应用在金融数据波动性分析中,且可以更好地检测高偏度和(或)高峰度的非高斯时间序列的远距离依赖性。本文拓展了Lobato(2001)以及Shao(2010)提出的基于部分和方差的长期方差估计值的自正则统计推断,借鉴Hong和Li(2021)采用部分和调整样本值域的长期方差估计值为自正则因子,设计了一个新的基于调整样本值域的G_(n)^(R)统计量。与Shao和Zhang(2010)提出的G_(n)^(R)统计量类似,基于调整样本值域的G_(n)^(R)统计量也可以应用在期望、相关系数、条件方差等序列的结构性变化检验中,且由于调整样本值域的鲁棒性,其更适用于金融数据分析,具有广泛的应用前景。最后,本文对我国股票市场主要指数的波动性进行了结构性变化检验,并发现波动性的结构性变化普遍存在。
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关键词
自正则
结构性变化检验
近似线性统计量
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职称材料
题名
基于调整样本值域的自正则结构性变化的检验
1
作者
洪永淼
孙佳婧
McCabe Brendan
汪寿阳
机构
中国科学院数学与系统科学研究院
中国科学院大学经济与管理学院
英国利物浦大学管理学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022年第4期122-133,共12页
基金
国家自然科学基金面上项目“基于调整样本值域的自正则时间序列分析”(72173120)
国家自然科学基金基础科学中心项目“计量建模与经济政策研究”(71988101)。
文摘
样本值域被广泛地应用在金融数据波动性分析中,且可以更好地检测高偏度和(或)高峰度的非高斯时间序列的远距离依赖性。本文拓展了Lobato(2001)以及Shao(2010)提出的基于部分和方差的长期方差估计值的自正则统计推断,借鉴Hong和Li(2021)采用部分和调整样本值域的长期方差估计值为自正则因子,设计了一个新的基于调整样本值域的G_(n)^(R)统计量。与Shao和Zhang(2010)提出的G_(n)^(R)统计量类似,基于调整样本值域的G_(n)^(R)统计量也可以应用在期望、相关系数、条件方差等序列的结构性变化检验中,且由于调整样本值域的鲁棒性,其更适用于金融数据分析,具有广泛的应用前景。最后,本文对我国股票市场主要指数的波动性进行了结构性变化检验,并发现波动性的结构性变化普遍存在。
关键词
自正则
结构性变化检验
近似线性统计量
Keywords
Self-normalization
Structural Break Tests
Approximately Linear Statistic
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
O213 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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1
基于调整样本值域的自正则结构性变化的检验
洪永淼
孙佳婧
McCabe Brendan
汪寿阳
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022
0
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参考文献
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