论文研究-自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用.pdf

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文件名称：论文研究-自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用.pdf
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更新时间：2022-10-10 13:38:02
论文研究 论文研究-自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用.pdf,  本文基于充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了AR模型的加权复合Expectile回归(WCER)估计,探讨了该估计的最优权重,建立了其大样本性质,发现根据由数据驱动的最优权重所获得的WCER估计与最优权重已知时所获得的WCER估计具有相同的渐近有效性.数值模拟表明,当误差为厚尾或非对称分布,所提出的WCER估计大大优于传统最小二乘估计.即使误差分布未知,依然可以得到像极大似然估计一样具有优良统计性质的WCER估计.应用所提出的方法分析恒生指数和标准普尔500指数,实证分析表明:所提出的WCER估计在有效性意义下非常具有竞争力.