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林玉昌;朱倩倩

关于向量线性双重自回归。 （英语） Zbl 07832528号

J.时间序列。分析。 45，第3号，376-397（2024）.
摘要：本文提出了一种具有恒定条件相关规范的向量线性双自回归（VLDAR）模型，该模型可以捕捉多个序列的协同运动，并对其条件均值和波动性进行联合建模。讨论了新模型的严格平稳性，提出了一种自加权高斯拟极大似然估计（SQMLE）。为了减少计算量，特别是当序列维数较大时，提出了块坐标下降（BCD）算法来计算SQMLE。此外，还引入了贝叶斯信息准则来进行订单选择，并构造了一个多元混合组合检验来检验拟合模型的充分性。建立了估计、模型选择和portmanteau检验的所有渐近性质，没有对数据过程施加任何力矩限制，这使得新模型及其推理工具适用于重尾数据。通过仿真实验评估了该方法的有限样本性能，并给出了一个分析标准普尔500指数的实证例子，以说明新模型与竞争对手相比的有效性。
©2023 John Wiley&Sons有限公司

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62F03型 参数假设检验
10层62层 点估计

关键词：

常条件相关;双重自回归模型;型号选择;portmanteau试验;拟最大似然估计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Lin}和\textit{Q.Zhu}，J.Time Ser。分析。45，编号3，376--397（2024；Zbl 07832528）
全文： 内政部

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