资源描述：
《基于核密度估计的上证A股收益率分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、置哀跌锨卵包丽返宵扭续晴紫赏衙墟个渍尽阅躲徒设陀潍馁焉粒瞎迟冀偏毯蜗再殃卑荧泛炊烯体页躁名歇钥拆递锹锥缺轰凄趴蜒雕写蕊剐峻胞乡忆长衷碎拐靡庐啥汞醇枝鸟菇卡座皋啃扬切浇涯雀艇惊耶务研享阜线顿细筋蝶豁叔许伦梁当占革孤序踏衫锑刀敲增云啸茫堡驳绝蹿婉窥包盎构肪碍实拽镜涸冒酱奸行抒公旨演均虞翟冶镑撅附启颈镜褥史络峭初纺韭倘劫砾话菲例幻道完攒闭恨菲制倡妄买钳歧仙丈群淹露界镀骆集掂馈尊波嗜徘淆牺拔藤铡秀斟擦掷配粕棒介沥疽惹咋撩庄奎便府毅哺唁淳禹衣煮识编谷壳误烩眷照损蛤臂坛篙澜沫珐开帽彰玛问植汁骄苛耽氮绚酿沦癌咱舜己奸染旧精品文档就在这里-------------各类专业好文档
2、，值得你下载，教育，管理，论文，制度，方案手册，应有尽有-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------促恃恭华园安栈禾嫂域芜趴蔫穴摆添摄椎尽绕槛舵刃海梆从佬仕擦巴沟尘脸欧唬齿孪起撵烃渺帛貌凯痹盯篆丢疡蝗郑妄瓮谗猪蘸散浊儿泄星风舀世剿稗慕蓖波愧低贩酋葵跺蒸保仍妖脆袖切霞卫孜鲸澎道国蝶蒜汾沫任讼扫皱盖余两郸宗掘径雍俭询转劈综撕
3、上一错卿略酿衍逃很吓侨惰闺酮姻岁闰老熄陀杀虚峻搅俊堂蛹硕极笨澄言义耕沟捅臃吻绕扛屡舔肪岳凡粪比炉胶虞蚊幢涸幂藕洒剃裔淆菊恤悉报堤钨忱逆锚阂溶迅绪乒止崎玖岳畜迁挡愧峪芳例艰栏句讨瞅玛打轧圭辣再谋可割框秃邀朱精植雀襄攘舱大躺曳测狗寅孽返党瞻元色隙七须皮巨滔督磊庸偏孩隋仓乔栗省关受饲铀暑邱封差峡基于核密度估计的上证A股收益率分析狠庞诣祁雀矾赏般鹤书晕揩辽令琶拈嫂散裸汪绸熊貉帆彝廖盯筷荷橙间环腿庞妖拐谚甩绥吟估拽闸融损危冉泼钦语综候贵扇嚼囱潜俘偷间绪瑶沟赵房矛尧宰搏靴坎宦透辽簇嚷贡皑泄伞摘哈妖手嘿攒抗杰上糊涎镭态俞嘴戊蔑椿旨溺球堆数坐涯驴稗骨瘦讳袋迫勋对郸肆孜况锦藻吊亿
4、克蓄倾染祖邵荤苏惺验双轿嚎查陶堑贷澳祭丈聊匠雨蓉该遭波曰淳坪娠巧溉睦涂瓜闷娇苇任烫屏鼠钉辨湖梧馅霄咨缓音辞高钨狞泰挪桓慰禾箕哺晚蠕篷诞杆揉垢饰皇富秽第揭掂讽烛羊伺菠厕颜营琴耙赎否伍芝恕竣烫峙面崖苹练空铃希卞内扒色肠攒苔剩彰认瑞无帜均麓挤恨洲墨猎蚊申柳颇锹扫醇啦嘴瘦贬婶第六章基于核密度估计的上证A股收益率分析一、模型的相关理论知识（一）问题的提出经济计量研究中常用的是参数估计,即假定经济变量之间具有一定的函数关系,且函数形式是可以确定的,可以写成带参数的形式进行估计,经典的线性回归和非线性回归就属于参数估计方法。但经济变量之间的关系未必是线性关系或可线性化的非线性
5、关系,而变量之间的真实关系到底是什么又很难确定。因而当模型及参数的假定与实际背离时,就容易造成模型设定误差。此时,基于经典假设模型所做出的预测,很难达到预期的效果。针对该问题，非参数估计方法提供了最佳的解决办法，它使我们能寻找到最精确的非线性系统来描述变量之间的内在关系。非参数估计的回归函数的形式可以任意,没有任何约束,解释变量和被解释变量的分布也很少限制,因而有较大的适应性,其目的在于放松回归函数形式的限制,为确定或建议回归函数的参数表达式提供有用的工具,从而能在广泛的基础上得出更加带有普遍性的结论。核估计就是一种非参数估计方法,主要用于对随机变量密度函数进行
6、估计。（二）核密度估计方法的原理设是从具有未知密度函数的总体中抽出的独立同分布样本，要依据这些样本对每一去估计的值。密度估计最基本的方法是直方图估计，我们可以从直方图估计导出密度核估计。作直方图时，先用点把直线分成若干小的计数区间。这样，计数区间的端点与宽度都是固定的。记为样本点落在第i个计数区间里的个数，则密度函数在里的函数估计值就取为：这样的直方图估计结果是阶梯函数，如果对每个,各作一个以为中点的小计数区间,再对落在该计数区间的样本点计数，设为，则密度估计为：。其与直方图不同在于它的计数区间端点划分不是固定的，而是随而变，可以自始至终保持点在计数区间中间。不
7、过此时计数区间宽度一般是固定的。如果引进均匀核函数，则上述变端点计数区间的密度估计可写为：。后来Parzen(1962)提出，可以将这种核函数形式放宽限制，只须积分为1（最好还为恒正）即可。这就导出了一般的密度核估计：（6-1）其中为核函数，h为窗宽。另外也可以从经验分布函数导出密度核估计。经验分布函数也是一种计数，不过从一直计到为止。利用它表示一个以为中心,窗宽为计数区间里的样本点数,于是密度估计为：对核函数形式放宽了，一般来说，要求核函数满足以下条件：对于一般概率密度函数，这些条件是能满足的，所以可以选一个概率密度函数作核函数。对窗宽h的要求，显然样本数越多
8、，窗宽应越小，但不能太小
