科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着对经济和金融时间序列长记忆性的研究,分整阶数估计已成为当前理论研究的焦点问题。以对数周期图回归和局部Whittle方法为代表的半参数分整阶数估计方法在实践中得到广泛应用,但对这两类半参数估计方法的有限样本性质的比较则鲜有涉及,影响了在实践中对估计方法的选择。利用蒙特卡洛模拟方法,在不同数据产生的过程下,对这两类半参数估计方法有限样本性质的研究结果表明:在ARFIMA(0,d,0)过程下,LW类估计量具有较好的小样本性质;在平稳ARFIMA(1,d,0)过程下,本文建议的QGPH估计量的有限样本性质要优于其他对数周期图估计量;在非平稳过程下,MGPH的偏差最小。
