中国博士后科学基金(2012M510926)
- 作品数：4 被引量：4H指数：2
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- 具有定期变化扰动的GARCH(1,1)模型参数评估
- 2013年
- 现实中的金融时间序列存在严重的波动集聚性,GARCH类模型能较好地描述金融时间序列波动的动态变化特征,捕捉其聚类和异方差现象。基于GARCH(1,1)模型的基本定义,对GARCH(1,1)模型中参数估计所需的相关引理及定理进行了简要证明,构建了最大似然函数的变形。在此基础上,利用Holder不等式和Jensen不等式及相关理论评估了带有指数为α>0定期变化分布扰动的GARCH(1,1)模型参数,最后进一步证明所构造评估的可信性和渐近正态分布性。
- 陈海龙刘春丽由承姬
- 关键词：参数估计
- 标准参数系下Alpha稳定分布随机变量的产生及仿真被引量：3
- 2014年
- 在实际应用中所遇到的大量非高斯信号或噪声具有显著的尖峰脉冲特性,由于这种脉冲特性,使得这类非高斯过程的统计特性显著偏离高斯分布.而Alpha稳定分布为这类过程提供了非常有用的理论工具.本文重点研究了标准参数系下的Alpha稳定随机变量的产生算法并进行仿真验证.首先基于Alpha稳定分布的基本理论对常用参数系及相关的参数转换关系进行分析,作为本文研究的理论基础,然后给出了标准参数系下Alpha稳定随机变量的生成算法并使用MATLAB进行仿真实现,最后根据仿真实验结果分析来验证该算法的可行性.
- 刘春丽邵雷陈海龙王钧婷
- Alpha稳定分布参数评估及应用研究被引量：2
- 2013年
- 随着信号处理技术的发展,非高斯信号处理是近年来发展起来的一个信号处理的新领域.针对现实生活中所遇到的大量非高斯信号或噪声具有显著的尖峰脉冲特性,而这种脉冲特性使得这类非高斯过程的统计特性显著偏离高斯分布的实际问题.重点研究了基于广义中心极限定理的Alpha稳定分布,它能够很好地描述信号统计分布的非高斯性和重拖尾性.本文首先讨论Alpha稳定分布的定义和基本理论,然后求解出该分布的概率密度函数,以便于样本分位数法和基于分数低阶矩法的实现.最终,把研究结果应用于上证指数和道琼斯工业指数,求解出其服从的分布模型.
- 陈海龙刘春丽由承姬
- 关键词：ALPHA稳定分布参数估计非高斯
- 自回归过程的参数评估
- 2014年
- 自回归过程相比其它随机过程具有更好的建模灵活性,并能通过模型的参数设定来模拟其它一些随机过程。本文首先详细地介绍了自回归过程的基本定义其平稳性条件,接着对具有残差的自回归过程的参数估计进行简要探讨以便于具有残差且对称稳定的自回归过程的M-胡伯评估的研究。然后,证明具有残差的自回归过程是α-稳定随机变量,也是平稳过程,在此基础上利用马尔可夫不等式及相关理论来探讨具有残差且对称稳定的自回归过程的M-胡伯评估,最后进一步证明了这种估计的一致性和渐近正态性。
- 陈海龙刘春丽王钧婷
- 关键词：参数估计差分方程
