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高维平滑转换因子模型的一致估计
文献摘要：
本文设定高维因子模型的因子载荷服从平滑区制转换结构,模型参数的一致估计可通过两阶段估计方法给出.在第一阶段,通过主成分方法估计因子变量;在第二阶段,估计的因子变量视为已知变量,通过非线性最小二乘法估计因子载荷和平滑转换参数.理论研究和随机模拟表明本文提出的两阶段估计方法具有良好的大样本性质和有限样本表现.在实证部分,基于高维平滑转换因子模型研究了美国股票收益率数据的共变特征和非对称效应,结果表明平滑转换因子模型可以较好地刻画美国股票收益率的共变特征和区制转换行为.
文献关键词：
因子模型;平滑转换回归模型;主成分估计;非线性最小二乘
中图分类号：
作者姓名：
韩猛;白仲林
作者机构：
内蒙古财经大学统计与数学学院,内蒙古呼和浩特010070;天津财经大学统计学院,天津300222
文献出处：
引用格式：
[1]韩猛;白仲林-.高维平滑转换因子模型的一致估计)[J].数理统计与管理,2022(05):831-842
A类：
B类：
高维,转换因子,因子模型,因子载荷,服从,区制转换,转换结构,两阶段估计,估计方法,第一阶段,因子变量,第二阶段,非线性最小二乘法,随机模拟,大样本,有限样本,本表,股票收益率,非对称效应,转换行为,平滑转换回归模型,主成分估计
AB值：
0.276396
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