2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文混合ARGARCH模型與混合非線(xiàn)性GARCH模型姓名：王皇申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)指導(dǎo)教師：葉鷹20080501華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIAbstractMixturetimeseriesasanimptantkindofnonlineartimeseriesmodelshasbeenproposedinrecentyears.Themodelscanbetterdescribethepheno

2、menonofmultimodalfattail.Comparedwithothernonlineartimeseriesmodelsthisonehasthemainadvantageofofferingaflexibleeffectivewaytoapproximateanydistributionfmbuildingtimeseriesmodelseasily.Fsomecomplicateddistributionfmthatc

3、annotbeexactlydescribedbyprobabilitydistributionracewithasingleparameterthemixturedistributionmodelscaninfinitelyapproximateit.Inthepaperonthebasisofothers’researchfindingswemainlystudythemixtureautegressivegenerallyaute

4、gressiveconditionalhetescedasticitymodelanewnonlinearGARCHmodelwhichbeextendedtothemixturefm.Weobtainsomeresultsasfollows:Firstinthechapter3discussingthemixtureautegressiveconditionalhetescedasticitymodelthemixturegenera

5、llyautegressiveconditionalhetescedasticitymodelweobtainthemixtureautegressivegenerallyautegressiveconditionalhetescedasticitymodeltomodelnonlineartimeseries.Theextendedmixturemodelgeneralizetheadvantagesofthefmertwomixtu

6、remodelsthatcanbetterdescribethephenomenonofmultimodalfattailhavemelessparametersestimated.Thestationaryconditionstheexistedconditionofthehighmomentsofthemixtureautegressivegenerallyautegressiveconditionalhetescedasticit

7、ymodelshasbeendiscussed.Secondinthechapter4anewnonlinearGARCHmodelhasbeenstudiedextendedtoamixturefm.ThesufficientstationaryconditionsofthemixturenonlinearGARCHmodelhavebeenobtainedbythetheyoftheMarkovchains.Theexistedco

8、nditionofthehighmomentsofthemodelisexplained.Keywds:MixtureautegressiveconditionalhetescedasticitymodelMixtureautegressivegenerallyautegressiveconditionalhetescedasticitymodelNonlineargenerallyautegressiveconditionalhete

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