【摘 要】
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随着人们对金融市场深入的考察和高频数据的广泛使用,越来越多的金融非负值时间序列(如持续期、交易量、买卖报价差等)得到关注和研究。本文应用乘积误差模型(MEM)对这类特殊的时间序列建模,考虑服从混合Gamma分布的新息和以概率变化的条件期望方程,给出模型的参数限制条件,并利用最大似然法进行估计。实证分析采用R语言软件,利用沪市上证指数的日数据,逐个方程估计最高-最低价差和绝对值对数收益率形成的两变量
【机 构】
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厦门技师学院,福建 厦门 361102 厦门大学数学科学学院,福建 厦门 361005
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随着人们对金融市场深入的考察和高频数据的广泛使用,越来越多的金融非负值时间序列(如持续期、交易量、买卖报价差等)得到关注和研究。本文应用乘积误差模型(MEM)对这类特殊的时间序列建模,考虑服从混合Gamma分布的新息和以概率变化的条件期望方程,给出模型的参数限制条件,并利用最大似然法进行估计。实证分析采用R语言软件,利用沪市上证指数的日数据,逐个方程估计最高-最低价差和绝对值对数收益率形成的两变量MEM,残差检验的结果说明了MEM是一类具有实用价值的新模型。
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