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几类可观测序列驱动的条件异方差模型研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 引言第14-20页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
    1.2 研究内容与创新之处第17-20页
        1.2.1 研究内容与结构安排第17-18页
        1.2.2 研究的创新点第18-20页
第2章 模型简介及预备知识第20-36页
    2.1 模型简介及其研究现状第20-32页
        2.1.1 一元(G)ARCH族模型概述第20-25页
        2.1.2 DAR模型简介第25-27页
        2.1.3 VAR模型和多元(G)ARCH族模型概述第27-32页
    2.2 预备知识第32-36页
        2.2.1 几个重要定理第32-34页
        2.2.2 截面似然法简介第34-36页
第3章 一类MA-GARCH模型研究第36-56页
    3.1 模型引入第36-37页
    3.2 参数估计及其渐近性质第37-39页
        3.2.1 参数估计第37页
        3.2.2 渐近性质第37-39页
    3.3 数值模拟第39页
    3.4 实证研究第39-43页
    3.5 定理证明第43-54页
    3.6 本章小结第54-56页
第4章 向量双自回归(VDAR)模型研究第56-82页
    4.1 模型引入第56页
    4.2 VDAR(1)模型的拟极大似然估计及其渐近性质第56-59页
        4.2.1 VDAR(1)模型第57页
        4.2.2 VDAR(1)模型的结构:遍历性第57-58页
        4.2.3 VDAR(1)模型的参数估计第58页
        4.2.4 VDAR(1)模型参数估计的渐近性质第58-59页
    4.3 VDAR(p)模型的拟极大似然估计及其渐近性质第59-62页
        4.3.1 VDAR(p)模型第59-60页
        4.3.2 VDAR(p)模型的结构:遍历性第60页
        4.3.3 VDAR(p)模型的参数估计第60-61页
        4.3.4 VDAR(p)模型参数估计的渐近性质第61-62页
    4.4 数值模拟第62-64页
    4.5 实证研究第64-67页
    4.6 定理证明第67-81页
        4.6.1 定理4.1的证明第67-73页
        4.6.2 定理4.2的证明第73-81页
    4.7 本章小结第81-82页
第5章 一类多元部分线性GARCH-M模型研究第82-92页
    5.1 模型引入第82-84页
    5.2 估计第84-86页
    5.3 数值模拟第86页
    5.4 实证研究第86-90页
    5.5 本章小结第90-92页
第6章 总结与展望第92-94页
    6.1 总结第92页
    6.2 展望第92-94页
参考文献第94-102页
攻读博士学位期间发表的学术论文第102-104页
致谢第104-105页

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