×
海尼·博贝克

具有光滑过渡分数阶积分参数的广义ARFIMA模型。 （英语） Zbl 1499.62300号

J.时间序列。经济。 10，第1号，第20150001条，20页（2018）.
摘要：本文提出了一个时变分数次积分模型，其中ARFIMA模型中的长记忆参数（d）可以依赖于（t），并根据由T.Teräsvirta公司【《美国统计协会期刊》第89卷第425、208–218号（1994年；Zbl 1254.91686号); “用平稳过渡回归建模经济关系”，见：H.Lütkepohl（ed.）等人，《应用时间序列计量经济学》。222–242 (1998)]. 为了估计时变分数阶积分参数，我们提出了一种新的基于小波方法的瞬时最小二乘估计（ILSE）多步估计方法。我们进行了一些仿真实验，发现我们的估计迭代过程比布塔哈尔先生等人【计算经济学31，第3225-241号（2008；Zbl 1136.91564号)]. 为了说明目的，将此方法用于某些金融时间序列的波动性的实证应用。最后，研究表明，所提出的模型为描述具有异构持久性的波动性中的长期依赖性提供了一个有趣的框架。

引用于2文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
91B84号 经济时间序列分析

关键词：

时变长记忆;本地静态;STR模型;小波;伊尔塞;财务时间序列

引文：

Zbl 1254.91686号;Zbl 1136.91564号

软件：

长备忘录;wmtsa公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Boubaker}，J.时代杂志。经济。10，第1号，第20150001条，20页（2018；Zbl 1499.62300）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] Abry、P.和D.Veitch。1998.《长距离相关流量的小波分析》，IEEE信息理论汇刊44（1）：2-15。；Abry，P。；Veitch，D.，长距离相关流量的小波分析，IEEE信息理论汇刊，44，1，2-15（1998）·Zbl 0905.94006号
[2] Alfarano，S.和T.Lux。(2002). 具有真实时间序列特性的最小噪声交易者模型。；阿法拉诺，S。；Lux，T.，具有真实时间序列特性的最小噪声交易者模型工作论文（2002）·Zbl 1184.91166号
[3] Aloy，M.、G.Dufrénot、C.L.Tong和A.Péguin-Fissole。2013.《非线性平稳过渡长记忆模型研究》，动力学与计量经济学17（13）：281-296。；阿洛伊，M。；杜弗雷诺，G。；Tong，C.L。；Péguin-Feissole，A.，《非线性、动力学和计量经济学中的平稳过渡长记忆模型研究》，17，13，281-296（2013）·Zbl 1506.62478号
[4] Alvarez-Ramirez，J.、J.Alvarez和R.Solis。2010年，《原油市场效率与建模：多尺度自相关模式的启示》，《能源经济学》32（5）：993-1000。；Alvarez-Ramirez，J。；Alvarez，J。；Solis，R.，《原油市场效率与建模：多尺度自相关模式的启示》，《能源经济学》，第32、5、993-1000页（2010年）
[5] Andersen，T.G.和T.Bollerslev。1997.“异质信息到达和回报波动动力学：揭示高频回报的长期性”，《金融杂志》52（3）：975-1005。；Andersen，T.G。；Bollerslev，T.，《异质信息到达和收益波动动力学：揭示高频收益中的长期收益》，《金融杂志》，52，3，975-1005（1997）
[6] Bai，J.和P.Perron。2003.“多种结构变化模型的计算与分析”，《应用计量经济学杂志》18（1）：1-22。；白，J。；Perron，P.，《多重结构变化模型的计算与分析》，《应用计量经济学杂志》，18，1，1-22（2003）·Zbl 1032.62064号
[7] Baillie，R.T.和T.Bollerslev。1994.《协整、分数协整和汇率动力学》，《金融杂志》49（2）：737-745。；Baillie，R.T。；Bollerslev，T.，《协整、分数协整和汇率动力学》，《金融杂志》，49，2737-745（1994）
[8] Beine，M.和S.Laurent。结构变化与嗅觉长记忆：来自每日汇率的新证据。收录人：Dunis C.、Timmerman A.和Moody J.，编辑。预测组合和投资组合选择的发展145-157。定量分析中的威利级数（第6章，2001）；Beine，M.；Laurent，S.；Dunis，C.；Timmerman，A.；Moody，J.，《预测组合和投资组合选择的发展》（2001）
[9] Beran，J.2009年。“局部平稳长记忆过程的参数估计”，《统计规划与推断杂志》143（1）：201-220。；Beran，J.，《局部平稳长记忆过程的参数估计》，《统计规划与推断杂志》，143，1，201-220（2009）·Zbl 1156.62055号
[10] Bollerslev，T.和H.O.Mikkelsen。1996.《股市波动中长期记忆的建模和定价》，《计量经济学杂志》73（1）：151-184。；Bollerslev，T。；Mikkelsen，H.O.，《股市波动中长记忆的建模和定价》，《计量经济学杂志》，73，1，151-184（1996）·Zbl 0960.62560号
[11] Boutahar，M.、G.Dufrénot和A.Péguin-Fissole。2008.“具有时变长记忆参数的简单分数积分模型”（d_t），计算经济学31（3）：225-231。；Boutahar，M。；杜弗雷诺，G。；Péguin-Feissole，A.，具有时变长记忆参数的简单分数积分模型，计算经济学，31，3，225-231（2008）·Zbl 1136.91564号
[12] Chandler，G.和W.Polonik。2006.《基于过剩质量泛函的局部平稳时间序列判别》，《美国统计协会期刊》101（473）：240-253。；钱德勒，G。；Polonik，W.，基于过剩质量泛函的局部平稳时间序列判别，美国统计协会杂志，101，473，240-253（2006）·Zbl 1118.62358号
[13] Cheung，Y.W.1993年。《外汇汇率的长期记忆》，《商业与经济统计杂志》11（1）：93-101。；张永伟，《外汇汇率的长期记忆》，《商业与经济统计杂志》，第11期，第193-101页（1993年）
[14] Dahlhaus，R.1996年。“非平稳过程的最大似然估计方法选择”，《非参数统计学杂志》6（2-3）：171-191。；Dahlhaus，R.，非平稳过程的最大似然估计方法选择，非参数统计杂志，6，2-3，171-191（1996）·Zbl 0879.62025号
[15] Daubechies，I.（1992年）。小波十讲。“CBMS-NSF应用数学区域会议系列第61卷”，费城：工业和应用数学学会（SIAM）。；Daubechies，I.，《小波十讲》，CBMS-NSF应用数学区域会议系列第61卷（1992年）·Zbl 0776.42018号
[16] Davidson，J.2004年。“线性条件异方差模型的矩和记忆特性，以及一个新模型”，《商业与经济统计杂志》22（1）：16-29。；Davidson，J.，线性条件异方差模型的矩和记忆特性，以及一种新模型，《商业与经济统计杂志》，22，1，16-29（2004）
[17] Diebold、F.X.、S.Husted和M.Rush。1991年，《金本位制下的实际汇率》，《政治经济学杂志》99（6）：1252-1271。；Diebold，F.X。；Husted，S。；Rush，M.，《金本位制下的实际汇率》，《政治经济学杂志》，99，6，1252-1271（1991）
[18] Dufrénot、Gilles等人D.Guegan和A.Peguin-Feissole。2005年a。“使用具有长记忆动力学的SETAR模型建模平方收益”，《经济学快报》86（2）：237-243。内政部：。；杜弗雷诺，吉尔，使用具有长记忆动力学的SETAR模型建模平方收益，《经济学快报》，86，2，237-243（2005）·Zbl 1254.91654号 ·doi:10.1016/j.econlet.2004.07.014
[19] Dufrénot、Gilles等人D.Guegan和A.Peguin-Feissole。2005年b。《SETAR模型在股票市场应用中的长期记忆动力学》，《国际金融市场、机构和货币杂志》15（5）：391-406。内政部：。；杜弗雷诺，吉尔，SETAR模型中的长记忆动力学——股票市场应用，《国际金融市场、机构和货币杂志》，15，5，391-406（2005）·doi:10.1016/j.intfin.2004.09.001
[20] Dufrénot、Gilles等人D.Guegan和A.Peguin-Feissole。2008年，《变化机制的波动性：一个部分整合的SETAR模型》，《应用金融经济学》18（7）：519-526。2008年，内政部：。；杜弗雷诺，吉尔，常态波动：一个部分整合的SETAR模型，应用金融经济学，18，7，519-526（2008）·doi:10.1080/09603100600993778
[21] Engelen，S.、P.Norouzzadeh、W.Dullaert和C.Rahmani。2011.《液化石油气运输市场即期汇率的多重分形特征》，《能源经济学》33（1）：88-98。；Engelen，S。；诺鲁扎德，P。；杜勒特，W。；Rahmani，C.，《液化石油气运输市场即期汇率的多重分形特征》，《能源经济学》，33，1，88-98（2011）
[22] Gaunersdorfer，A.，2001年。《适应性信念与资产价格波动》，《中欧运筹学杂志》9:5-30。；Gaunersdorfer，A.，《适应性信念与资产价格波动》，《中欧运筹学杂志》，第9期，第5-30页（2001年）·兹比尔1034.91039
[23] Genton，M.和O.Perrin，2004年。“关于时间变形将非平稳随机过程降低为局部平稳”，《应用概率杂志》41:236-249。；Genton，M。；Perrin，O.，《关于时间变形将非平稳随机过程降低为局部平稳性》，《应用概率杂志》，41，236-249（2004）·Zbl 1049.62098号
[24] Geweke，J.和S.Porter-Hudak。1983.《长记忆时间序列模型的估计和应用》，《时间序列分析杂志》4（4）：221-238。；Geweke，J。；Porter-Hudak，S.，长记忆时间序列模型的估计和应用，时间序列分析杂志，4，4，221-238（1983）·Zbl 0534.62062号
[25] Granger、C.W.J.和R.Joyeux。1980.《长记忆时间序列和分数差分导论》，《时间序列分析杂志》1（1）：15-29。；格兰杰，C.W.J。；Joyeux，R.，《长记忆时间序列和分数差分导论》，《时间序列分析杂志》，1，1，15-29（1980）·Zbl 0503.62079号
[26] 郭·W·、M.Dai、H.C.Ombao和R.von Sachs。2003.《时间相关光谱分析的平滑样条方差分析》，《美国统计协会期刊》98（463）：643-652。；郭伟。；戴，M。；H.C.Ombao。；von Sachs，R.，时间相关光谱分析的平滑样条方差分析，美国统计协会杂志，98，463，643-652（2003）·Zbl 1040.62082号
[27] 霍斯金，J.R.M.1981。《分数差异》，《生物特征》68（1）：165-176。；霍斯金，J.R.M.，《分数差异，生物特征》，68，1，165-176（1981）·Zbl 0464.62088号
[28] C.M.Hurvich、R.S.Deo和J.Brodsky。1998年，《Geweke和Porter-Hudak长记忆时间序列记忆参数估计的均方误差》，《时间序列分析杂志》19（1）：19-46。；Hurvich，C.M。；Deo，R.S。；Brodsky，J.，Geweke的均方误差和Porter-Hudak的长记忆时间序列记忆参数估计，时间序列分析杂志，19，1，19-46（1998）·Zbl 0920.62108号
[29] Jensen，M.J.1999a。“短期和长期记忆参数的近似小波MLE”，非线性动力学和经济学研究3:4。；Jensen，M.J.，长短记忆参数的近似小波MLE，非线性动力学与经济学研究，3:4（1999）·Zbl 1078.91566号
[30] Jensen，M.J.1999b。“使用小波获得长记忆参数的一致普通最小二乘估计”，《预测杂志》18（1）：17-32。；Jensen，M.J.，使用小波获得长记忆参数的一致普通最小二乘估计，预测杂志，18，1，17-32（1999）
[31] M.J.Jensen，2000年。“使用紧支持小波的长记忆过程的替代最大似然估计”，《经济动力学与控制杂志》24（3）：361-387。；Jensen，M.J.，使用紧支撑小波的长记忆过程的替代最大似然估计，经济动力学与控制杂志，24，3，361-387（2000）·Zbl 0953.91058号
[32] A.Kirman和G.Teyssière。2002.《金融时报系列波动中长期记忆的微观经济模型》，非线性动力学和经济学研究5:4。；柯尔曼，A。；Teyssière，G.，金融时间序列波动中长期记忆的微观经济模型，非线性动力学和经济学研究，5:4（2002）·Zbl 1079.91565号
[33] Luukkonen，R.、P.Saikkonen和T.Teräsvirta。1988.《平稳过渡自回归模型的线性检验》，《生物特征矩阵》75（3）：491-499。；卢科宁，R。；塞科宁，P。；Teräsvirta，T.，《针对平滑过渡自回归模型的线性测试》，生物特征，75，3，491-499（1988）·Zbl 0657.62109号
[34] Lux，T.和M.Marchesi。2000.《金融市场中的波动集群：交互作用主体的微观模拟》，《国际理论与应用金融杂志》3（4）：675-602。；勒克斯，T。；Marchesi，M.，《金融市场中的波动集群：交互作用主体的微观模拟》，《国际理论与应用金融杂志》，3，4，675-602（2000）·Zbl 0967.91072号
[35] Mallat，S.1999年。信号处理的小波之旅。圣地亚哥：学术出版社。；Mallat，S.，《信号处理的小波教程》（1999）·Zbl 0998.94510号
[36] Mallat，S.和W.L.Hwang。1992年，《小波奇异性检测与处理》，IEEE信息理论汇刊38（2）：617-643。；Mallat，S。；Hwang，W.L.，小波奇异性检测与处理，IEEE信息理论汇刊，38，2，617-643（1992）·Zbl 0745.93073号
[37] Mallat，S.和Z.Zhang。1993年，《用时频词典匹配追踪》，IEEE信号处理汇刊41（12）：3397-3415。；Mallat，S。；Zhang，Z.，将追求与时频词典相匹配，IEEE信号处理汇刊，41，1233397-3415（1993）·Zbl 0842.94004号
[38] McCoy，E.J.和A.T.Walden。1996年，“平稳长记忆过程的小波分析和合成”，《计算与图形统计学杂志》5（1）：26-56。；麦考伊，E.J。；Walden，A.T.，平稳长记忆过程的小波分析与合成，计算与图形统计杂志，5，1，26-56（1996）
[39] 帕甘，A.1984。《利用生成的回归量分析回归中的计量经济学问题》，《国际经济评论》25（1）：221-247。；Pagan，A.，《用生成回归量分析回归中的计量经济学问题》，《国际经济评论》，25，1，221-247（1984）·Zbl 0547.62078号
[40] Palma，W.和R.Olea。2010年，《局部平稳高斯长记忆过程的有效估计》，《统计学年鉴》38（5）：2958-2997。；Palma，W。；Olea，R.，局部平稳高斯长记忆过程的一个有效估计量，《统计年鉴》，38，52958-1997（2010）·Zbl 1200.62109号
[41] Percival，D.B.和A.T.Walden。2000.时间序列分析的小波方法。剑桥：剑桥大学出版社。；Percival，D.B。；Walden，A.T.，《时间序列分析的小波方法》（2000年）·Zbl 0996.62085号
[42] Philippe，A.、D.Surgailis和M.-C.Viano。2008.《具有非平稳长记忆的时变分数积分过程》，《概率论与应用》52（4）：651-673。；菲利普，A。；Surgailis，D。；维亚诺，M.-C.，《具有非稳态长记忆的时变分式积分过程》，概率论与应用，52，4，651-673（2008）·Zbl 1167.60326号
[43] Roueff，F.和R.von Sachs。2011.《局部平稳长记忆估计》，随机过程及其应用121（4）：813-844。；Roueff，F。；von Sachs，R.，局部平稳长记忆估计，随机过程及其应用，121，4，813-844（2011）·Zbl 1220.62111号
[44] Shimotsu，K.和P.C.B.Phillips。2005年，《分数积分的精确局部惠特估计》，《统计学年鉴》33（4）：1890-1933。；Shimotsu，K。；Phillips，P.C.B.，分数积分的精确局部Whittle估计，《统计年鉴》，第33、4、1890-1933页（2005年）·Zbl 1081.62069号
[45] Surgailis，D.2008年。“非齐次分数积分和多分数过程”，随机过程及其应用118（2）：171-198。；Surgailis，D.，非齐次分式积分与多分式过程，随机过程及其应用，118，2，171-198（2008）·Zbl 1131.60026号
[46] Taylor，S.，1986年。财务时间序列建模。奇切斯特：威利。；Taylor，S.，《金融时间序列建模》（1986）·Zbl 1130.91345号
[47] Teräsvirta，T.1994年。“平滑过渡自回归模型的规范、估计和评估”，《美国统计协会杂志》89（425）：208-218。；Teräsvirta，T.，平滑过渡自回归模型的规范、估计和评估，美国统计协会杂志，89，425，208-218（1994）·Zbl 1254.91686号
[48] Teräsvirta，T.1998年。“用平稳过渡回归建模经济关系”。Lütkepohl，H.和M.Krästzig（编辑），《应用时间序列计量经济学》。222-242. 剑桥大学出版社。；Teräsvirta，T。；Lütkepohl，H。；Krästzig，M.，《应用时间序列计量经济学》，222-242（1998）
[49] W.J.Tsay和W.K.Härdle。2009.《带Markov-Switching分数差分参数的广义ARFIMA过程》，《统计计算与模拟杂志》79（5）：731-745。；Tsay，W.J。；Härdle，W.K.，带Markov开关分数差分参数的广义ARFIMA过程，统计计算与模拟杂志，79，5，731-745（2009）·Zbl 1186.62111号
[50] van Dijk，D.、T.Teräsvirta和P.H.Franses。2002.《平稳过渡自回归模型——近期发展概览》，《计量经济学评论》21（1）：1-47。；van Dijk，D。；Teräsvirta，T。；Franses，P.H.，《平稳过渡自回归模型——最新发展概览》，《计量经济学评论》，21，1，1-47（2002）·Zbl 1070.91047号
[51] B.Whitcher和M.K.Jensen。2000.《局部长记忆参数的小波估计》，《勘探地球物理学》31（1-2）：94-103。；惠彻，B。；Jensen，M.K.，局部长记忆参数的小波估计，勘探地球物理，31，1-2，94-103（2000）
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。