基于傅里叶变换的时变参数回归模型:估计、设定检验和实证应用

摘要

回归模型参数的时变性会严重影响模型的拟合程度和预测效果.基于卡尔曼滤波的时变参数模型需要估计很多的参数,因而造成效率损失.基于傅里叶变换建立一个简单的变系数回归模型,给出估计方法并证明参数收敛于真实值,并给出了模型设定检验的方法.通过蒙特卡洛模拟表明:新建立的时变参数回归模型能很好地处理连续的、随机的和跳跃的时变参数模型.最后,将新建立的方法应用于研究股市联动关系,发现:不考虑系数的时变性可能给出误导性结论,考虑时变性能捕捉更为丰富的联动特征.