英文文献:非指定GARCH模型QMLE的IGARCH和收敛性
英文文献作者:Anders Tolver Jensen,Theis Lange
英文文献摘要:
我们解决了IGARCH难题,通过该难题,我们了解到一个由拟极大似然估计拟合到几乎任何金融数据集的GARCH(1,1)模型显示了alpha^hat + beta^hat接近于1的属性。我们证明了如果数据是由某些类型的连续时间随机波动模型产生的,但拟合到GARCH(1,1)模型可以得到随着采样频率的增加,alpha^hat + beta^hat在概率上趋向于1。因此,本文认为IGARCH效应可能是由错误描述引起的。结果表明QMLEs的随机序列确实表现为文献中基于错误指定ARCH模型的滤波所考虑的确定性参数,例如Nelson(1992)。包括模拟和经验高频数据的研究发现与数学结果非常一致。


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