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時系列セミパラメトリックモデルに対する高次漸近理論

时间序列半参数模型的高阶渐近理论

基本信息

批准号：
13878051
负责人：
谷口正信
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2002
项目状态：
已结题

项目摘要

定常過程のスペクトル密度関数の推定において、このノンパラメトリックな推定量と適合された母数型スペクトル密度関数の距離を最小にする母数推定量を最小コントラスト推定量ということにする。この推定量は十分ひろいクラスの距離に対して1次漸近有効となる。したがって、この推定量の高次の漸近挙動に興味がある。通常の母数推定論において、1次漸近有効な推定量はバイアスを調整すれば、自動的に2次漸近有効になる。ところが、最初にのべたセミパラメトリックな推定において、1次漸近有効な最小コントラスト推定量はバイアス調整しても一般に2次漸近有効にならないということを示すことができた。これは、セミパラメトリックな推定論とパラメトリックな推定論との興味ある差異を示している。近年、金融時系列解析に熱い視線がそそがれてきている。この分野ではARCHモデルが頻繁にもちいられている。金融時系列の実証分析よりARCHモデルの残差系列の分布は裾が長い傾向があることが知られている。そこで、まずARCHモデルのボラテリテェーの未知母数を条件つき最小2乗法で推定し、これより推定された残差系列をつくる。この残差系列に母数型の確率密度関数をalpha-divergenceを用いて適合しノンパラメトリックな確率密度関数との距離を最小にするように母数を推定する。これで得られた推定量について漸近分布を求めた。ここで、注意すべきは、この漸近分布はARCHモデルのボラテリテェーの母数の推定量の漸近分布に依存しており、通常のARMAモデル等の残差と著しく異なっていることを示した。以上の推定法はARCHモデルの残差分布上の汎関数を定義するものだが、真の残差分布がずれた場合の、この汎関数のロバスとネスについてもしらべ、どのような分布族に対してロバストかを見た。

In the process of stabilization, it is necessary to determine the density of the mother, the density of the mother. There is a lot of information about the number of people who are close to each other. In order to improve the quality of your life, you should pay more attention to the high frequency of high-speed training. In general, the presumption of the mother number has been discussed in the theory of deduction of the mother number, and there has been an increase in the number of cases in the past few years, and there are usually two automatic ones. In the first place, there is a presumption that there is an error, and there is an indication that there is a minimum amount of evidence in the near future, and that there is an average of two times in which there is an indication that there is a problem. In the theory of presumption, the difference in taste indicates that there is a difference in taste. In recent years, the financial time series has been used to analyze the financial situation. There is a difference between the two parts of the world, such as the ARCH, the complexity and the complexity. Financial time series analysis and ARCH analysis series of residual errors are distributed throughout the period of time. The conditions of unknown bus number, minimum 2 method, presumption, residual series of residual error series. The residual series, the bus type, the positive rate density, the alpha-divergence, the minimum distance, the minimum distance, the mother, the presumption, the minimum, the presumption. It is necessary to calculate the amount of money in the near distribution. There are some residual errors, such as the approximate distribution, the ARCH distribution, the mother number, the inference of the mother number, the dependence of the near distribution, the general ARMA distribution, and so on. In the above presumption method, the number of errors in the ARCH distribution defines the number of errors, the true residual distribution, the number of errors, the number of errors.