首页> 外文期刊>Journal of Econometrics >Asymptotics for parametric GARCH-in-Mean models
【24h】

Asymptotics for parametric GARCH-in-Mean models

机译:参数GARCH均值模型的渐近性

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
获取外文期刊封面目录资料

摘要

In this paper we develop an asymptotic theory for the Quasi-Maximum Likelihood Estimator (QMLE) of the parametric GARCH-in-Mean model. The asymptotics is based on a study of the volatility as a process of the model parameters. The proof makes use of stochastic recurrence equations for this random function and uses exponential inequalities to localize the problem. Our results show why the asymptotics for this specification is quite complex although it is a rather standard parametric model. Nevertheless, our theory does not yet treat all standard specifications of the mean function. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:在本文中,我们开发了参数GARCH-Mean模型的拟最大似然估计器(QMLE)的渐近理论。渐近性基于对波动性的研究,该波动性是模型参数的过程。证明对此随机函数使用随机递推方程,并使用指数不等式对问题进行定位。我们的结果表明,尽管此规范的渐近性是一个相当标准的参数模型,但它的渐近性却如此复杂。但是,我们的理论尚未处理均值函数的所有标准规范。 (C)2016 Elsevier B.V.保留所有权利。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号