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Buffered Autoregressive Models With Conditional Heteroscedasticity: An Application to Exchange Rates 期刊论文
JOURNAL OF BUSINESS & ECONOMIC STATISTICS, 2017, 卷号: 35, 期号: 4, 页码: 528-542
作者:  Zhu, Ke;  Li, Wai Keung;  Yu, Philip L. H.
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Buffered AR-GARCH model  Buffered AR model  Exchange rate  GARCH model  Nonlinear time series  Threshold AR model  
Robust functional sliced inverse regression 期刊论文
STATISTICAL PAPERS, 2017, 卷号: 58, 期号: 1, 页码: 227-245
作者:  Wang, Guochang;  Zhou, Jianjun;  Wu, Wuqing;  Chen, Min
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Dimension reduction  Functional regression  Functional sliced inverse regression  Robustness  
Composite quantile regression estimation for P-GARCH processes 期刊论文
SCIENCE CHINA-MATHEMATICS, 2016, 卷号: 59, 期号: 5, 页码: 977-998
作者:  Zhao Biao;  Chen Zhao;  Tao GuiPing;  Chen Min
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composite quantile regression  periodic GARCH process  strictly periodic stationarity  strong consistency  asymptotic normality  
Functional Partial Linear Single-index Model 期刊论文
SCANDINAVIAN JOURNAL OF STATISTICS, 2016, 卷号: 43, 期号: 1, 页码: 261-274
作者:  Wang, Guochang;  Feng, Xiang-Nan;  Chen, Min
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functional data analysis  functional dimension reduction  functional semi-parametric model  single-index model  
Sign-based portmanteau test for ARCH-type models with heavy-tailed innovations 期刊论文
JOURNAL OF ECONOMETRICS, 2015, 卷号: 189, 期号: 2, 页码: 313-320
作者:  Chen, Min;  Zhu, Ke
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ARCH-type model  Heavy-tailed innovation  LAD estimator  Model diagnostics  Sign-based portmanteau test  
Model-based pricing for financial derivatives 期刊论文
JOURNAL OF ECONOMETRICS, 2015, 卷号: 187, 期号: 2, 页码: 447-457
作者:  Zhu, Ke;  Ling, Shiqing
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NGARCH  EGARCH and GJR models  Non-normal innovation  Option valuation  Risk neutralized measure  Volatility skew  
LADE-Based Inference for ARMA Models With Unspecified and Heavy-Tailed Heteroscedastic Noises 期刊论文
JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, 2015, 卷号: 110, 期号: 510, 页码: 784-794
作者:  Zhu, Ke;  Ling, Shiqing
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ARMA(p, q) models  Asymptotic normality  G/ARCH noises  Heavy-tailed noises  LADE  Random weighting approach  Self-weighted LADE  Sign-based portmanteau test  Strong consistency