基于调整样本值域的自正则结构性变化的检验

摘要：

样本值域被广泛地应用在金融数据波动性分析中,且可以更好地检测高偏度和(或)高峰度的非高斯时间序列的远距离依赖性.本文拓展了 Lobato(2001)以及Shao(2010)提出的基于部分和方差的长期方差估计值的自正则统计推断,借鉴Hong和Li(2021)采用部分和调整样本值域的长期方差估计值为自正则因子,设计了一个新的基于调整样本值域的GRn统计量.与Shao和Zhang(2010)提出的G统计量类似,基于调整样本值域的GR统计量也可以应用在期望、相关系数、条件方差等序列的结构性变化检验中,且由于调整样本值域的鲁棒性,其更适用于金融数据分析,具有广泛的应用前景.最后,本文对我国股票市场主要指数的波动性进行了结构性变化检验,并发现波动性的结构性变化普遍存在.

关键词：自正则、结构性变化检验、近似线性统计量

所属期刊栏目：39

分类号：O212;O213;F83(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：122-133