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基于区间型数据的金融时间序列预测研究
  • ISSN号:1000-5781
  • 期刊名称:《系统工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:O29[理学—应用数学;理学—数学]
  • 作者机构:山西大学数学科学学院,山西太原030006
  • 相关基金:国家自然科学基金(71501115); 中国博士后科学基金(2013T60266)
中文摘要:

研究新息为方差无穷重尾序列的持久性变点检验问题,为得到较好的经验水平值,构造了DF型比率统计量,得到其渐近分布。为避免估计重尾指数κ,应用subsampling方法确定渐近分布的临界值并论证了该方法的合理性。最后,Monte Carlo模拟说明统计量及subsampling方法的有效性。

英文摘要:

This paper deals with the detection of persistence change in the heavy-tailed series with the infinite-variance innovations.In order to get better empirical sizes,the DF ratio statistic is extended and the asymptotic distribution is obtained.Subsampling method is applied to calculate the critical value of the statistic without estimating the tail indexκand the validity of subsampling method is established.Moreover,Monte Carlo simulations demonstrate the validity of the statistic and subsampling method.

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期刊信息
  • 《系统工程学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国系统工程学会
  • 主编:唐万生
  • 地址:天津市卫津路92号
  • 邮编:300072
  • 邮箱:jsetju@263.net
  • 电话:022-27403197
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5781
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1141/O1
  • 邮发代号:6-95
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:14850