基于金融高频数据的ACD模型非参数设定检验
“诗蛇司石狮市”通过精心收集,向本站投稿了9篇基于金融高频数据的ACD模型非参数设定检验,下面是小编为大家带来的基于金融高频数据的ACD模型非参数设定检验,希望大家能够喜欢!
篇1:基于金融高频数据的ACD模型非参数设定检验
基于金融高频数据的ACD模型非参数设定检验
目前关于ACD的实证研究已经十分丰富,却很少有人把注意力放在ACD及其扩展模型设定的检验上,本文采用的'D检验就是通过衡量残差密度函数的参数和非参数估计值之间的紧密程度,来检验模型设定的优劣.
作 者:徐国祥 金登贵 Xu Guoxiang Jin Denggui 作者单位:徐国祥,Xu Guoxiang(上海财经大学应用统计研究中心)金登贵,Jin Denggui(上海交通大学)
刊 名:统计研究 PKU CSSCI英文刊名:STATISTICAL RESEARCH 年,卷(期): 24(4) 分类号:O212 关键词:ACD模型 设定检验 密度函数篇2:金融高频数据的风险价值研究-基于非参数法
金融高频数据的风险价值研究-基于非参数法
高频数据分析是理解市场微观结构极为有效的手段.文章在GARCH模型对高频数据低效的`情况下,从非参数的角度给出风险价值一个相合估计量,这个估计量不依赖于总体分布.实证分析表明深圳综合指数5min对数收益率偏离低频数据常具有的正态分布,且本文的非参数方法可以比较精确地度量风险价值.
作 者:赵建昕 任培民 赵树然 ZHAO Jian-xin REN Pei-min ZHAO Shu-ran 作者单位:赵建昕,ZHAO Jian-xin(北京理工大学,理学院数学系,北京,100081;海军潜艇学院,军事运筹教研室,青岛,266071)任培民,REN Pei-min(青岛大学,经济学院,青岛,266071)
赵树然,ZHAO Shu-ran(北京理工大学,理学院数学系,北京,100081)
刊 名:山西大学学报(自然科学版) ISTIC PKU英文刊名:JOURNAL OF SHANXI UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年,卷(期): 31(3) 分类号:O211.9 F830.9 关键词:高频数据 风险价值 非参数法篇3:纵向数据下半参数回归模型的统计分析
纵向数据下半参数回归模型的统计分析
对于纵向数据下半参数回归模型,基于广义估计方程和一般权函数方法构造了模型中参数分量和非参数分量的`估计.在适当的条件下证明了参数估计量具有渐近正态性,并得到了非参数回归函数估计量的最优收敛速度.通过模拟研究说明了所提出的估计量在有限样本下的精确性.
作 者:田萍 薛留根 Tian Ping Xue Liugen 作者单位:田萍,Tian Ping(许昌学院数学系,许昌,461000;北京工业大学应用数理学院,北京,100022)薛留根,Xue Liugen(北京工业大学应用数理学院,北京,100022)
刊 名:系统科学与数学 ISTIC PKU英文刊名:JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE AND MATHEMATICAL SCIENCES 年,卷(期): 27(6) 分类号:O1 关键词:纵向数据 半参数回归模型 广义估计方程 渐近正态性 收敛速度篇4:基于纵向数据的Poisson-Gamma模型系数的随机性检验
基于纵向数据的Poisson-Gamma模型系数的随机性检验
应用随机系数化方法对纵向数据的Poisson-Gamma回归模型进行了研究,采用Laplace展开方法得到了关于响应变量的近似似然函数并得到模型系数的.随机性检验的Score统计量.通过Monte Carlo模拟分析了检验的渐近功效.最后把得到的检验统计量应用到具体的数值实例分析中说明其有效性.
作 者:谢建春 林金官 XIE Jian-chun LIN Jin-guan 作者单位:谢建春,XIE Jian-chun(南京理工大学理学院,江苏南京,210094)林金官,LIN Jin-guan(东南大学,数学系,江苏南京,210096)
刊 名:高校应用数学学报A辑 ISTIC PKU英文刊名:APPLIED MATHEMATICS A JOURNAL OF CHINESE UNIVERSITIES 年,卷(期): 23(2) 分类号:O212.1 关键词:Poisson-Gamma模型 Score检验 非线性模型 随机效应 Monte Carlo模拟篇5:基于模拟数据分析地形校正模型效果及检验
基于模拟数据分析地形校正模型效果及检验
对目前已有的多种地形校正模型(余弦校正模型、C校正模型、Minnaert模型、统计校正模型、SCS校正模型以及SCS+C校正模型)的优缺点进行了详细的评价.分析了各种地形校正模型的起源和物理意义.采用数值模拟(Li-Strahler几何光学模型(GOMS))技术生成不同地形条件下的冠层反射率,并采用上述多种模型进行地形影响的'消除,从理论上研究分析各种地形校正模型的特点.结果表明统计模型和C校正模型是这些地形校正模型中较好的模型方法.利用结果最优的模型方法对中国江西兴国县的地形进行校正试验,结果表明引入的C校正模型可以较优地进行地形影响的消除.
作 者:闻建光 柳钦火 肖青 Wen Jianguang Liu Qinhuo Xiao Qing 作者单位:闻建光,柳钦火,Wen Jianguang,Liu Qinhuo(中国科学院遥感应用研究所,遥感科学国家重点实验室,100101,北京)肖青,Xiao Qing(中国科学院遥感应用研究所,遥感科学国家重点实验室,100101,北京;核工业北京地质研究院遥感中心,100029,北京)
刊 名:北京师范大学学报(自然科学版) ISTIC PKU英文刊名:JOURNAL OF BEIJING NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE) 年,卷(期): 43(3) 分类号:P2 关键词:地形校正 几何光学模型 数值模拟篇6:半参数模型的粗差检验问题的研究
半参数模型的粗差检验问题的研究
基于参数回归统计诊断的分析方法,从理论上证明半参数删除模型与漂移模型解的等价性,提出半参数模型粗差检验方法.通过模拟计算验证方法的正确性,并得出一些有益的.结论.
作 者:丁士俊 陶本藻 靳祥升 DING Shi-jun TAO Ben-zao JIN Xiang-sheng 作者单位: 刊 名:测绘通报 ISTIC PKU英文刊名:BULLETIN OF SURVEYING AND MAPPING 年,卷(期): “”(6) 分类号:P2 关键词:半参数模型 粗差检验 删除模型 漂移模型篇7:缺失数据下半参数回归模型的局部线性光滑
缺失数据下半参数回归模型的局部线性光滑
在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用最小二乘和局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量和非参数分量的`局部线性估计.在适当的条件下,得到n,n的渐近正态性和n(t)最优弱收敛速度.
作 者:罗双华 玄海燕 LUO Shuang-hua XUAN Hai-yan 作者单位:兰州理工大学,理学院,甘肃,兰州,730050 刊 名:兰州理工大学学报 ISTIC PKU英文刊名:JOURNAL OF LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 年,卷(期): 33(5) 分类号:O211.7 关键词:半参数回归模型 局部线性回归光滑 渐近正态性 缺失数据 最优弱收敛速度篇8:UG非参数化模型中特征的去除方法
参见下图, 有时我们从外部拿到一个外部转来的模型, 我们需要将其中的一些特征Remove掉.
如下图,是去除特征后的图
法一、利用EditFaceDelete Face 功能
1. 选中要去掉的faces.
2. “Trim Existing Faces”
3. 反面也如法炮制,
UG非参数化模型中特征的去除方法
,
法二、利用InsertFeature OperationSimplify功能
1. 选择背面的任一面做”Retained Faces”2. 选择要移去特征四周的面做为“Boundary Faces”
3.同步骤1,2将背面的面删除:
篇9:一类金融时间序列VaR和CVaR的非参数计算
一类金融时间序列VaR和CVaR的非参数计算
该文在损益变化为一个严平稳过程的假设下,采用非参数方法给出了在已知t时刻之前的历史损益时,t时刻风险值估计所应满足的方程,以及条件风险值估计的解析表达式.以S&P500指数为实例,讨论了t时刻之前的历史损益数据长度对t时刻风险值和条件风险值的'影响,并将算得的风险值与由GARCH模型得到的风险值进行了比较,发现它们反映风险随时间的波动情况基本一致,但该方法避免了正态假设,因此得到的风险值相对较大,变化也较平缓.最后,采取不同数量的样本对风险值进行估计,结果表明方法是稳健的.
作 者:谢潇衡 何幼桦 XIE Xiao-heng HE You-hua 作者单位:上海大学,理学院,上海,200444 刊 名:上海大学学报(自然科学版) ISTIC PKU英文刊名:JOURNAL OF SHANGHAI UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年,卷(期):2007 13(6) 分类号:O212.7 关键词:风险值 条件风险值 平稳过程的条件密度 核估计【基于金融高频数据的ACD模型非参数设定检验】相关文章:






文档为doc格式