分位频率分析与用于非线性动力学时间序列诊断检验的谱测度
统计金融
2026-03-26 v2 统计方法学
摘要
许多金融时间序列中已观察到非线性动态波动。最近提出的分位周期图提供了一种在频域考察该现象的替代方法。分位周期图由时间序列数据在不同频率和分位水平上的三角分位回归构造而成，从而实现非线性序列依赖的分位频率分析（QFA）。本文基于分位周期图引入若干谱测度，用于金融时间序列模型的诊断检验以及基于模型的判别分析。采用基于仿真的参数自助法技术计算谱测度的 值。所提方法的实用性通过一项仿真研究以及使用 S&P 500 指数日对数收益率与 GARCH 类模型的实证应用得以展示。结果表明，QFA 方法能够对这些金融时间序列模型的拟合优度提供常规检验可能遗漏的额外见解。结果还表明，QFA 方法为检测金融时间序列中的体制转换提供了一种信息更丰富的判别分析方式。
引用
@article{arxiv.1908.02545,
title = {Quantile-Frequency Analysis and Spectral Measures for Diagnostic Checks of Time Series With Nonlinear Dynamics},
author = {Ta-Hsin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.02545},
year = {2026}
}