【摘 要】
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金融学中有一些现象的数据是观测不到的,但往往这些观测不到的或者潜在的状态又会影响事物本身的发展。这些隐藏的信息通常是随着时间不断变化的,并且相互之间是不独立的。隐
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金融学中有一些现象的数据是观测不到的,但往往这些观测不到的或者潜在的状态又会影响事物本身的发展。这些隐藏的信息通常是随着时间不断变化的,并且相互之间是不独立的。隐马尔可夫模型(HMM)是处理这种情况的有效方法之一。本文在HMM现有理论基础上讨论了服从连续分布的观测模型的特点,在传统的离散隐马尔可夫模型基础上讨论了有关服从正态分布假设的模型算法问题。在此模型中,本文运用最大似然估计,EM算法和罚最小距离方法解决了模拟和应用中参数估计的问题。并且应用上述算法分析了IBM公司资产回报率数据(来自于芝加哥大学CRSP)。
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