黄、棉;黄，岳;何，康 隐马尔可夫模型的非均匀性估计和检验及其在金融时间序列中的应用。 （英语） Zbl 07035337号 统计接口 12，第2期，215-225（2019）. 摘要：齐次和非齐次隐马尔可夫模型（HMM）在金融时间序列建模中得到了越来越多的关注。齐次HMM假设转移概率为常数，而非齐次HMM假设转移矩阵随协变量的变化而变化。虽然这两种假设在不同的应用中似乎都是合理的，但缺乏从统计推断方面进行的研究。本文研究了非齐次隐马尔可夫模型，并通过改进的EM算法、核回归和局部似然技术提出了一种估计方法。这个新程序的动机是，它使我们能够使用广义似然比测试程序来测试转移矩阵是否实际上取决于特定的协变量。我们提出了选择带宽的CV方法和选择状态数的BIC方法，并进一步提出了条件引导法来评估估计的标准误差。我们进行了一个模拟研究来演示我们的过程，并表明Wilk现象的类型适用于所提出的模型。此外，我们还分析了标准普尔500指数的回报数据。我们的分析揭示了牛市和熊市的不同模式，并表明随时间变化的转变具有统计学意义。 MSC公司： 60日元99 马尔可夫过程 62G08号 非参数回归和分位数回归 62G10型 非参数假设检验 关键词：隐马尔可夫模型;非齐次转移矩阵;广义似然比检验;核回归;EM算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Huang}等人，统计接口12，No.2，215--225（2019；Zbl 07035337） 全文： 内政部