作者：李二倩; 吴延科; 田茂再广义双曲分布参数分位回归联合建模em估计鞍点逼近
摘要：众所周知，广义双曲（generalized hyperbolic，GH）分布因具有比高斯分布更好的拟合而在金融时间序列建模方面有着广泛的应用，例如用GH分布拟合观察到的对数收益数据，因为高斯分布不能捕捉到外汇汇率对数收益标准化后的极端值的半重尾性质．然而，在实践中我们很少使用广义双曲分布，因为很难同时有效地得到5个参数的估计．为了克服这个困难，我们对响应变量服从广义双曲分布的数据提出了一种新的联合建模的方法，其中参数可以通过协变量的简单线性和对数线性形式进行建模．此外，我们分别用使用EM算法和鞍点逼近方法来对参数和分位数进行估计．并证明了分位数估计量的相合性和渐近正态性．
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