2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、本文分別對大維條件下的廣義動態(tài)因子模型和漸近靜態(tài)因子模型構(gòu)造了一種信息準(zhǔn)則以估計(jì)他們的因子個(gè)數(shù)。本文主要受Onatski(2009)的啟發(fā),其核心在于以下兩點(diǎn):第一,關(guān)于廣義動態(tài)因子模型的方法,在一定的條件下,利用傅立葉變換將序列的動態(tài)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為類似Chamberlain和Rothschild(1983)提出的靜態(tài)結(jié)構(gòu),然后用類似Bai和Ng(2002)的方法建立信息準(zhǔn)則,相比Hallin和Liska(2007)的方法,我們的條件更加寬

2、松。第二,關(guān)于漸近靜態(tài)因子模型的方法,我們對原變量做一個(gè)特殊的變換:(X)j=Xj+√-1Xj+T/2((X)j為變換后的向量,j=1,…,T/2),然后在一定條件下建立信息準(zhǔn)則。我們的方法的一致性在文中的假設(shè)下均得到了有效的保證,而且蒙特卡洛模擬顯示,我們的方法比Bai和Ng(2002)和Haliin(2007)更能適應(yīng)強(qiáng)相關(guān)和強(qiáng)噪聲的情況。
  本文的主要內(nèi)容如下:第一章主要論述因子模型的研究背景、意義和研究現(xiàn)狀,并提出廣義動

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