金融统计中的大样本理论研究--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

在进行统计分析时，我们不可能使用常见的概率分布去分析异质性数据，传统统计推断的理论基础往往不再适用。特别地，在波动率估计，单位根检验，数据的协整分析，风险对冲误差等领域，数据的异质性往往存在，且相关统计量的渐近分布往往与随机积分有关。本书针对波动率估计，单位根检验，数据的协整分析，风险对冲误差等领域遇到的此类问题，系统性地研究了几类收敛至随机积分的极限定理，并将其应用至计量经济和金融统计等领域。

第1章预备知识
1.1随机分析
1.1.1二次变差，随机积分与Ito公式
1.1.2稳定收敛
1.2非参估计
1.2.1核密度估计
1.2.2核回归估计
1.2.3局部多项式估计
1.3协整模型
第2章随机积分的离散化误差的渐近分布
2.1离散化误差的介绍
2.2离散化误差的渐近分布
2.3离散化误差渐近分布的证明
2.4主要结果的应用
2.4.1对冲误差估计
2.4.2欧拉方法在随机微分方程中的应用
第3章带跳扩散模型的漂移系数估计
3.1带跳扩散模型介绍
3.2带跳扩散模型漂移系数的双光滑估计
3.3漂移系数估计量的渐近性质
3.4漂移系数渐近性质的证明
3.4.1估计量相合性证明
3.4.2估计量渐近正态性证明
3.5总结
第4章带跳扩散模型的扩散系数估计
4.1带跳扩散模型扩散项介绍
4.2模型假设
4.3关于局部时的结果
4.4渐近正态性及其证明
第5章非线性协整回归的最小二乘估计
5.1非线性协整模型估计
5.2模型估计量的渐近性质
5.3模型系数估计量的渐近性质的证明
5.4单位根检验问题
参考文献

金融统计中的大样本理论研究

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