研究样本服从平稳时间序列模型时分布函数的尾部估计问题,并对一些时间序列模型的平稳分布的尾部性质(如尾部的厚度、渐近的解析形式等)进行讨论。对具体类型的平稳时间序列模型,讨论边缘分布的尾部与其噪声分布尾部的关系,进而研究如何利用样本去估计其边缘分布的尾部(如尾概率、高(低)分位点)。这对金融数据的分析与建模,尤其对金融风险管理的量化研究具有实际意义,如风险值(Value-at-Risk)的估计就是时间序列分布尾部的估计问题。所列问题都有充分的理论和实际背景,并有应用前景。
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数据更新时间:2023-05-31
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