基于预测能力的扩展极限边界分析法

摘要：

本文在传统EBA方法的基础上,将其引入到时间序列中,构建以预测为导向的AEBA模型选择方法.AEBA在模型选择上更注重于模型的预测能力,在稳健性检验上细分为模型稳健性检验与参数稳健性检验两部分,提出了基于时间序列预测能力的检验方法.最后实证示例用AEBA方法对影响石油股票指数收益率的因素进行了研究,表明该方法选择的模型的预测能力,特别是短期预测能力要显著强于CAPM、三因子模型、ARMA以及VAR.

关键词：极限边界分析、扩展极限边界分析、模型选择、稳健性检验

所属期刊栏目：31

分类号：F224.0(经济计算、经济数学方法)

在线出版日期：2014-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：99-112