什么是利用伴随矩阵特征值估计？什么是金融学中的非线性模型？
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|什么是利用伴随矩阵特征值估计？什么是金融学中的非线性模型？
利用伴随矩阵特征值估计
他们研究的主要结果是协整关系的数量取决于自回归矩阵的特征值。Ahlgren和Ny blom确定了利用最小二乘法估计出自回归矩阵特征值的渐近分布并计算了临界值。通过将其原始模型转化为VAR(1) 模型并考虑其伴随矩阵， 这个方法可以被推广到任意阶数的VAR模型。
金融学中的非线性模型
非线性模型描述了收益或其他金融变量之间的非线性关系。它们可以被用于各种横截面数据或序列数据。对于样本内的准确性和样本外的扩展能力的权衡，在非线性模型中尤为重要。实际上，一般来说，非线性模型要比相当的线性模型估计更多的参数。
另外，有很多不同的非线性替换形式是不太容易转化为大量参数来进行估计的。这里考虑到不同模型的数量和复杂度，我们只列出一些金融中重要的非线性模型。
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