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广义专家的时间序列混合:ML估计及其在股票收益密度预测中的应用。 (英语) Zbl 1202.62111号

摘要:我们提出并分析了一种新的非线性时间序列模型,该模型基于线性回归的局部混合,称为专家,具有厚尾扰动。每个专家的平均函数是协变量的仿射函数,可能包括因变量的滞后和/或外部预测因素的滞后。专家的混合由一个潜在变量决定,其分布取决于回归中使用的相同协变量。假设专家误差项遵循广义(t)分布,这是一种相当灵活的参数形式,包括标准(t)和正态分布,作为特殊情况,并允许对尺度和峰度进行单独建模。对于正确指定和错误指定的模型,我们展示了最大似然估计量的一致性和渐近正态性,并提供了关于标准模型选择标准在选择专家数量方面的性能的蒙特卡罗证据。我们进一步利用该模型获得每日股票收益的密度预测,并找到支持该模型的证据。

MSC公司:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
91克70 统计方法;风险措施
62J05型 线性回归;混合模型
62C05型 统计决策理论的一般考虑
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全文: 内政部

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