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尾部过程的推断及其在金融时间序列建模中的应用。(英语) Zbl公司 1452.62759
摘要:为了推断重尾马尔可夫链中的序列极值依赖性,H。德雷斯等人【极端18,第3号,369–402(2015年;Zbl 1327.62322)]提出了谱尾过程的非参数估计。该方法可以扩展到更一般的情况下,一个平稳的,规律变化的时间序列。利用聚类泛函的经验过程理论,得到了估计量的大样本分布。通过montecarlo仿真对这些估计器的有限样本性能进行了评估。此外,还采用了两种不同的bootstrap格式来获得前渐近谱尾过程的置信区间:平稳bootstrap和multiplier block bootstrap。将估计量应用于股票价格数据,研究正负冲击的持续性。

理学硕士:
62分05秒 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62M10 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62G32型 极值统计;尾推理
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
参考文献:
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