缺失数据下ARMA(1,1)模型的估计方法

摘要：

近几十年以来,国际上在对"风险的处理和效益的优化"这两个现代金融学的中心议题的分析和处理过程中,金融时间序列的计量学模型及其相应的分析越来越起到非常重要的作用.对于线性时间序列模型如AR(p),MA(q),ARMA(p,q)等,已经为我们所熟知.具体到模型的参数估计在数据没有缺失时,也有很多经典的办法,如最小二乘法、极大似然法等.但是当数据在中间有缺失时,上述方法将无能为力.本文将详细讨论在数据有缺失时的ARMA(1,1)模型,即Zt=αZt-1+εt-βεt-1的参数的估计方法.

关键词：缺失数据、ARMA(1,1)模型、似然函数、EM算法

所属期刊栏目：16

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：社科项目资助07BJY168

在线出版日期：2008-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：132-139