基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用

摘  要:高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCC- GARCH模型估计起来较为困难.将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出 基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH).PTCCC模型主要通过前K ...>>详细

【作  者】刘丽萍[1] 马丹[2] 唐晓彬[3]

【作者单位】[1]贵州财经大学数学与统计学院,贵州贵阳550025 [2]西南财经大学统计学院,四川成都611130 [3]对外经济贸易大学统计学院,北京100029 

【期  刊】《统计与信息论坛》 2016年第9期22-28,共7页

【关 键 词】主成分正交补门限方法 主成分正交补门限CCC-GARCH模型 高维协方差阵 

【基金项目】贵州省教育厅2015年度普通本科高校自然科学研究项目《大维数据背景下金融协方差阵的估计及应用》(黔教合KY字[2015]423);2015年全国统计科学研究项目《金融动态条件协方差阵的估计及其应用K2015LY19);2015年度北京市社会科学基金青年项目《大数据背景下北京市网络风险动态监测与控制机制研究》(15SHC030);2015年度全国统计科学研究重大项目《大数据视角下我国主要宏观经济指标预判预测方法体系研究》(2015LD050)

【分 类 号】F222.3

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