10.16055/j.issn.1672-058X.2023.0002.016
一类双函数系数ARCH-M模型的经验似然估计
针对一类双函数系数自回归条件异方差-均值(ARCH-M)模型的估计问题,提出一种基于经验似然的估计方法;在该估计方法中,所提出的模型允许金融时间序列的风险效应和收益效应同时为某一变量的函数结构,可以有效地刻画金融时间序列的风险和平均收益之间的关系,具有较广的适应性;同时,与经典矩估计法和极大似然估计法相比,基于经验似然的估计方法具有独特的优势,可以充分考虑金融序列的异方差性,并且所构造的置信区间不涉及任何渐近方差的估计,因此具有较好的稳健性和有效性;在一些正则条件下,对所构造的经验对数似然比统计量及函数系数估计量的渐近分布进行了理论分析;结果表明:关于风险效应函数系数和收益效应函数系数的经验对数似然比统计量均渐近收敛于中心卡方分布,同时函数系数估计量渐近收敛于正态分布;进而对风险效应函数系数和收益效应函数系数分别构造了相应函数系数的逐点置信区间.
函数系数模型、ARCH-M模型、经验似然、置信区间
40
O212.7(概率论与数理统计)
国家社会科学基金;重庆市自然科学基金面上项目;重庆工商大学研究生科研创新项目
2023-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
106-112
