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【24h】

Bootstrapping nonparametric estimators of the volatility function

机译:自举波动函数的非参数估计量

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摘要

We prove that the bootstrap works in a quite general sense for nonparametric estimators of the trend and volatility functions in nonlinear AR-ARCH-models. We illustrate the implications of this result by constructing uniform confidence bands for those functions based on localized nonparametric function estimates. As an application, we study the trend and volatility of a time scries of high frequency foreign exchange rate returns.
机译:我们证明,对于非线性AR-ARCH模型中的趋势和波动率函数的非参数估计量,引导程序在相当普遍的意义上起作用。我们通过为基于局部非参数函数估计的函数构建统一的置信带来说明此结果的含义。作为一种应用,我们研究了高频外汇收益率时间序列的趋势和波动性。

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