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基于残差函数主成分的相依函数型回归模型估计及金融应用
引用本文:苏梽芳,李气芳,陈美源.基于残差函数主成分的相依函数型回归模型估计及金融应用[J].数量经济技术经济研究,2022(12):195-213.
作者姓名:苏梽芳  李气芳  陈美源
作者单位:1. 华侨大学经济与金融学院;2. 闽南师范大学数学与统计学院;3. 台湾中兴大学财务金融系
基金项目:国家社科基金重点项目“经济数字化对通货膨胀的影响机制及货币政策优化研究”(21AJY001)的资助;
摘    要:本文研究具有相依特征的函数型数据的函数表示方法及其回归模型的估计方法。首先基于分整理论提出基于残差函数主成分的函数表示方法,然后利用残差函数主成分对回归系数函数正则化表示,最后把函数曲线和回归系数函数代入相依函数型回归模型进行估计,并通过蒙特卡洛模拟和金融实例分析来评估参数估计和样本外预测的准确性。研究发现,相比现有的基于协方差函数和长期协方差函数的函数主成分估计方法,本文提出的基于残差函数主成分的估计方法具有良好的有限样本性质,回归系数函数估计更准确、样本外预测效果更好;基于高频数据的股市开盘价预测实证研究表明本文方法的样本外预测精度最高。与现有方法相比,本文提出的基于残差函数主成分的估计方法,既考虑函数型数据的相依特征,又避免长期协方差函数估计时面临的核函数和窗宽选择问题,为经济金融等领域具有相依特征的函数型数据提供一种函数表示方法,丰富函数型回归模型理论,为其他函数型回归模型的拓展提供借鉴。

关 键 词:相依函数型数据  函数型回归模型  残差函数主成分
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