基 金:国家自然科学基金资助项目()
摘 要:文章提出多元非线性条件分位数回归模型。相对于传统模型,利用多元分位数回归模型从时序角度分析金融数据,可以更加全面的掌握到分布在每个分位数层面的数据特征;其次可以得到多元金融市场变量之间非线性的时序相依关系,从而更好地描述金融资产整体的统计分布特征。通过实证分析,从时序相依角度构建了美元/人民币汇率的多元分位数回归模型,并对其统计特征进行了表述与分析,通过分析结果可以看到多元分位数回归模型的优势。
分 类 号:[经济管理—金融学]
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不是仿真,是数学计算,先将ARIMA(0,1,1)用差分转化为MA(1),求得其相关函数后,如何求原序列相关函数?简单说就是已知(Xt-Xt-1)的相关函数,如何求Xt的相关函数... 不是仿真,是数学计算,先将ARIMA(0,1,1)用差分转化为MA(1),求得其相关函数后,如何求原序列相关函数?
简单说就是已知(Xt-Xt-1)的相关函数,如何求Xt的相关函数
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ARIMA模型的残差检验出来是自相关的,原数据检验出来有ARCH效应,想知道怎么建立ARIMA-GARCH模型? 另外因为不太确定自己目前模型建得对不…
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