RCA(1)模型的統(tǒng)計推斷研究.pdf

1、時間序列分析作為一種常用的統(tǒng)計學分析方法，是窺探真實世界復雜系統(tǒng)動態(tài)演化的重要手段。自回歸時間序列作為一種常見的線性時間序列模型，將當前時間狀態(tài)以過去的狀態(tài)的線性組合表現(xiàn)出來，這個模型在現(xiàn)實中容易被實行，因而在各個領域都有著廣泛的運用。但實踐也表明經(jīng)濟金融等領域很多時間序列數(shù)據(jù)表現(xiàn)出非線性特征。在此背景下，最近幾十年關于非線性時間序列模型的研究得到了飛速發(fā)展，而隨機系數(shù)模型作為一種非線性模型也越來越受到經(jīng)濟學家的重視。本文以一階隨機系數(shù)

2、自回歸(RCA(1))模型為研究對象，在兩種不同的情形下研究了模型中的參數(shù)估計問題。
　　由于金融經(jīng)濟采集的數(shù)據(jù)常常不可避免地具有重尾性質，本文第二章中假設模型的隨機擾動項是一列屬于正態(tài)吸引場的獨立同分布的隨機變量，允許其方差無窮。在這種情況下，我們建立了RCA(1)模型自回歸系數(shù)的條件最小二乘估計的漸近統(tǒng)計分布，并利用模擬數(shù)據(jù)對結論進行了驗證。
　　另一方面，當外部環(huán)境發(fā)生變化，比如機制的改革，重大經(jīng)濟事件的發(fā)生（如經(jīng)濟大