Yule-Walker估計法的敏感性分析及其穩健改進
摘要：時間序列自回歸AR模型的Yule-Walker估計法在建模過程中易受離群值的影響,導致計算結果與實際不相符。針對這一現象,基于均值和方差的穩健組合估計量構建了穩健自相關函數,得到了時序AR模型的穩健Yule-Walker估計算法,以克服離群值的影響。并對此方法進行了模擬與金融數據實證檢驗,模擬和實證檢驗均表明:當時序數據中不存在離群值時,傳統估計方法與穩健估計方法得到的結果基本保持一致;當數據中存在離群值時,運用傳統估計方法得到的結果出現較大變化,而運用穩健估計方法得到的結果基本不變。這說明相對于傳統估計方法,穩健估計方法能有效抵抗離群值的影響,具有良好的抗干擾性和高抗差性。
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