网络分位数自回归-研究论文

具有大量节点的动态网络中复杂的尾部依赖结构是一个重要的研究对象。 在这里，我们提出了一个网络分位数自回归模型（NQAR），它表征了动态分位数行为。 我们的 NQAR 模型由一个方程组组成，其中我们将响应与其连接的节点和分位数自回归过程中的节点特定特征相关联。 我们展示了 NQAR 模型的估计和对网络结构的假设的渐近特性。 对于这个提议，我们开发了一个网络 Bahadur 表示，让我们直接了解参数渐近。 此外，还定义了创新的尾事件驱动脉冲函数。 最后，我们通过调查中国股票市场中公司共享所有权的金融传染来证明我们模型的使用。 当市场面临更高的波动性水平时，我们发现更高的网络依赖性。