统计与决策
統計與決策
통계여결책
2011年
15期
17~21
,共null页
状态空间 非高斯 SCD模型
狀態空間 非高斯 SCD模型
상태공간 비고사 SCD모형
高频超高频时间序列的分析与建模成已为计量经济的一个全新研究领域,而研究金融市场中交易事件到达时间的随机条件持续期SCD模型,因为加入了随机变量,可以更好地拟合高频超高频金融时间序列特有的统计特征,但随机变量的引入给模型估计带来了估计困难。考虑到非高斯状态空间模型与随机条件持续期SCD模型各自的优势,文章将SCD模型转换成非高斯状态空间模型,从而利用非高斯状态空间框架下的Kalman滤波解决了SCD模型的估计难题。
高頻超高頻時間序列的分析與建模成已為計量經濟的一箇全新研究領域,而研究金融市場中交易事件到達時間的隨機條件持續期SCD模型,因為加入瞭隨機變量,可以更好地擬閤高頻超高頻金融時間序列特有的統計特徵,但隨機變量的引入給模型估計帶來瞭估計睏難。攷慮到非高斯狀態空間模型與隨機條件持續期SCD模型各自的優勢,文章將SCD模型轉換成非高斯狀態空間模型,從而利用非高斯狀態空間框架下的Kalman濾波解決瞭SCD模型的估計難題。
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