通过参数链接来缓解DDMS模型中持续时间的选择
Fernando Henrique de Paula E Silva Mendes1, Douglas Eduardo Turatti2, Guilherme Pumi1
1Graduate Program in Statistics - Federal University of Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brazil.
本研究引入了一种新的方法,用于持续时间依赖的马尔科夫切换 (DDMS) 模型,使用非对称的Aranda-Ordaz链接函数. 这种方法提高了灵活性,并减轻了选择隐藏状态持续时间的问题,以改善预测.
科学领域:
- 计量经济学 计量经济学
- 统计建模 统计建模
- 时间序列分析时间序列分析
背景情况:
- 时间依赖的马尔科夫切换 (DDMS) 模型对于时间序列分析至关重要.
- 一个关键的超参数,隐藏状态持续时间,缺乏确定的估计或测试程序.
- 当前的临时持续时间选择需要启发式证明,从而限制了模型的可靠性.
研究的目的:
- 提出和研究一种新的方法来缓解DDMS模型中持续时间的选择.
- 通过增加模型灵活性,提高DDMS模型的预测准确度.
- 在DDMS中引入一个新的参数链接函数来建模过渡概率.
主要方法:
- 利用不对称的Aranda-Ordaz参数链接函数来建模过渡概率.
- 将常用的logit链接函数替换为拟议的不对称的Aranda-Ordaz链接.
- 进行了两次蒙特卡洛模拟和使用标普500波动数据的经验调查.
主要成果:
- 建议的方法有效地通过链接函数的参数来弥补错误的持续时间选择.
- 不对称的Aranda-Ordaz链接函数增加了DDMS模型的灵活性.
- 证明了该模型在预测标普500指数波动性的能力.
结论:
- 这种新的方法为DDMS预测模型中的持续时间选择提供了更强大的方法.
- 非对称的Aranda-Ordaz链接函数为传统的链接函数提供了一个灵活的替代方案.
- 拟议的模型显示出在金融时间序列预测中的实际应用的希望.
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