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金融时间序列建模应用中的尾部过程推断。 (英语) Zbl 1452.62759号

总结:为了推断重尾马尔可夫链中的序列极值依赖,H.德雷斯等【极端18,第3号,369–402(2015;Zbl 1327.62322号)]提出了谱尾过程的非参数估计。该方法可以扩展到平稳、有规律变化的时间序列的更一般设置。利用聚类泛函的经验过程理论,导出了估计量的大样本分布。这些估计器的有限样本性能通过蒙特卡罗模拟进行评估。此外,采用了两种不同的bootstrap方案,这两种方案为前渐近谱尾过程生成了置信区间:平稳bootstrap和乘法器块bootstrap。将估计量应用于股价数据,以研究正负冲击的持续性。

MSC公司:

62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62克32 极值统计;尾部推断
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