【摘 要】
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有效性是参数估计的重要课题,基于Fisher信息量最大的联合估计函数方法是一类新颖的估计方法,不仅能提供有效估计,还能结合各种准则的估计方法而减少方差.自回归条件持续期(Autoregressive Conditional Duration,简称ACD)模型作为研究金融市场下高频数据的非线性时间序列模型,在刻画市场微观结构中起着重要作用,并由此衍生出很多变种模型,近年来关于该类模型的参数估计受到了
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有效性是参数估计的重要课题,基于Fisher信息量最大的联合估计函数方法是一类新颖的估计方法,不仅能提供有效估计,还能结合各种准则的估计方法而减少方差.自回归条件持续期(Autoregressive Conditional Duration,简称ACD)模型作为研究金融市场下高频数据的非线性时间序列模型,在刻画市场微观结构中起着重要作用,并由此衍生出很多变种模型,近年来关于该类模型的参数估计受到了很多关注.本文主要利用估计函数方法,通过联合两相互正交的最优估计函数构造联合估计函数,对ACD及其衍生模型进行参数估计.首先,研究ACD模型的概率结构,给出其平稳解和遍历解的存在条件,证明其条件期望可以表示成过去观测值的线性函数且这种表示唯一.在此基础上通过过去观测值的无穷线性表达,给出ACD模型及其衍生模型的联合估计函数.最后,通过数值仿真比较ACD有限线性形式与原ACD模型差别,突出解析概率结构对求解联合估计函数的重要意义.
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