论文研究 - 高频重症监护病房死亡率时间序列中的波动性:单变量和多变量GARCH模型的应用

所需积分/C币:9 2020-06-02 19:13:51 4.51MB PDF
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死亡率时间序列显示时变波动率。 财务死亡率序列范式中统计估计器的用途(解释了此特征)尚未针对高频死亡率序列解决。 使用澳大利亚和新西兰重症监护病房成人患者数据库中示例性重症监护病房(ICU)的每日平均死亡率序列,​​通过单变量自回归移动对平稳序列的均值和条件方差(波动率)模型进行联合估计平均(ARMA,滞后(p,q)),GARCH(广义自回归条件异方差,滞后(p,q))。 利用多元GARCH模型估算了来自农村/地区,大城市,第三级和私人ICU的多个提供者系列的条件方差和相关性的时间动态。 对于平稳的第一阶差分序列,最适合的是t分布(自由度11.6)和ARMA(7,0)的t分布的非对称幂GARCH模型(滞后(1,1))。 。 四个多元成分系列显示出不同的趋势死亡率下降和持续的自相关。 在每个MGARCH系列中,没有模型规格占主导地位。 三级序列之间的条件相关性令人惊讶地低(<0.1),而农村地区和私人序列之间的条件相关性则显着(0.4-0.6)。 单变量和多变量系列的条件方差都表明,从早期波动率和波动率峰值开始,时间下降的速度很慢。

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