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A.亚历山大·特林达德;朱云;安德鲁斯，贝丝

具有不对称拉普拉斯创新的时间序列模型。 （英语） Zbl 1205.62135号

J.统计计算。模拟 80，第12期，1317-1333（2010）.
摘要：我们提出了非对称拉普拉斯（AL）噪声驱动的自回归滑动平均（ARMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。在几何稳定类中，AL分布起着与alpha稳定类中的正态分布类似的作用，并且在某些类型的金融和工程数据建模中显示出了良好的前景。在ARMA模型的情况下，我们导出了过程的边际分布，以及当被有限个滞后分开时的二元分布。计算最小均方误差线性预报器的准确置信带很简单。提出了基于条件极大似然的推理，并讨论了相应的渐近结果。这些模型特别适用于倾斜、尖峰和轻量级的过程，但这些过程似乎具有一些高阶矩。对一只房地产收益基金的案例研究表明，AL噪声模型倾向于用比正常噪声模型少得多的参数进行更好的拟合，并且相对于其他偏态分布，它既提供了竞争性拟合，又提供了更大程度的数值稳定性。

引用于11文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62E15型 统计学中的精确分布理论
62M20型 随机过程推断和预测
62层25 参数公差和置信区域
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

ARMA公司;加奇;条件最大似然;联合分配;预测;财务回报
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.A.Trindade}等人，《统计计算杂志》。模拟80，第12期，1317--1333（2010；Zbl 1205.62135）
全文： 内政部

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