分整阶数半参数估计的有限样本性质研究
2014-12-05分类号:F830;F224
【部门】阜阳师范学院经济学院 厦门大学经济学院
【摘要】随着对经济和金融时间序列长记忆性的研究,分整阶数估计已成为当前理论研究的焦点问题。以对数周期图回归和局部Whittle方法为代表的半参数分整阶数估计方法在实践中得到广泛应用,但对这两类半参数估计方法的有限样本性质的比较则鲜有涉及,影响了在实践中对估计方法的选择。利用蒙特卡洛模拟方法,在不同数据产生的过程下,对这两类半参数估计方法有限样本性质的研究结果表明:在ARFIMA(0,d,0)过程下,LW类估计量具有较好的小样本性质;在平稳ARFIMA(1,d,0)过程下,本文建议的QGPH估计量的有限样本性质要优于其他对数周期图估计量;在非平稳过程下,MGPH的偏差最小。
【关键词】长记忆性 分整阶数 半参数估计 蒙特卡洛模拟
【基金】国家自然科学基金重点项目(71131008/G0113); 教育部人文社会科学青年项目(13YJC910003); 福建省自然科学基金项目(2014J01270); 全国统计科研计划项目(2012LY015,2013LY044)的资助
【所属期刊栏目】数量经济技术经济研究
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