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功能期望的动态半参数因子模型

作者

上市的：
  • 佩特拉·布尔德约娃

    （洪堡-柏林大学）

  • 沃尔夫冈·哈德尔

    （柏林洪堡大学
    新加坡管理大学）

摘要

高频数据可以为我们提供大量的预测信息，并有助于计算和预防基于极值的未来风险。这种尾部行为通常由外生成分驱动，并可能根据其他变量进行有条件建模。然而，随着时间的推移，许多这些现象被观察到，表现出非平凡的动力学和依赖性。我们提出了一个函数动态因子模型来研究期望曲线的动力学。通过套索惩罚降低了模型的复杂性和因变量的数量。函数因子用作条件尾事件的低维表示，而时间变化由因子加载捕获。我们将该模型应用于气候学，在气候学中可以获得多年来的温度、降雨量或风力的每日数据。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:spr:compst:v:34:y:2019:i:2:d:10.1007_s00180-019-00883-1
    DOI:10.1007/s00180-019-00883-1
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