MÔ HÌNH ĐIỂM TỰ HỒI QUÁT TỔNG QUÁT VỚI CÁC ỨNG DỤNG
Tóm tắt
Chúng tôi đề xuất một lớp mô hình chuỗi thời gian theo hướng quan sát được gọi là mô hình điểm tự hồi quát tổng quát (GAS). Cơ chế để cập nhật các tham số theo thời gian là điểm được nhân tỷ lệ của hàm hợp lý tính theo thang điểm. Cách tiếp cận mới này cung cấp một khung công tác thống nhất và nhất quán cho việc giới thiệu các tham biến thay đổi theo thời gian trong một lớp mô hình phi tuyến rộng lớn. Mô hình GAS bao gồm các mô hình nổi tiếng khác như tự hồi điều kiện phương sai tổng quát, thời lượng tự hồi điều kiện, cường độ tự hồi điều kiện và mô hình đếm Poisson với trung bình thay đổi theo thời gian. Ngoài ra, cách tiếp cận của chúng tôi có thể dẫn đến các công thức mới của các mô hình hướng quan sát. Chúng tôi minh họa khung công tác của mình bằng cách giới thiệu các đặc điểm mô hình mới cho các hàm copula thay đổi theo thời gian và cho các quá trình điểm đa biến với các tham số thay đổi theo thời gian. Chúng tôi nghiên cứu chi tiết các mô hình và cung cấp bằng chứng mô phỏng và thực nghiệm. Bản quyền © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
Từ khóa
#mô hình GAS #chuỗi thời gian #tham số thay đổi theo thời gian #hàm copula #quá trình điểm đa biến #phương sai tổng quát #mô hình phi tuyến.Tài liệu tham khảo
CipolliniF EngleRF GalloGM.2006.Vector multiplicative error models: representation and inference. NBER Working Paper.
Cox DR, 1981, Statistical analysis of time series: some recent developments, Scandinavian Journal of tatistics, 8, 93
DiasA EmbrechtsP.2004.Dynamic copula models for multivariate high‐frequency data in finance. ETH Zurich.
Harvey AC, 1989, Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter
HarveyAC ChakravartyT.2008.Beta–t–(E)GARCH. Working Papers in Economics Faculty of Economics Cambridge University UK.
RussellJR.2001.Econometric modeling of multivariate irregularly‐spaced high‐frequency data. University of Chicago Graduate School of Business.
ShephardN.1995.Generalized linear autoregressions. Nuffield College University of Oxford.
SklarA.1959.Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. Publications de l'Institut de Statistique de L'Université de Paris 8; 229–231.