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广义自回归条件异方差模型的空间扩展

作者

上市的:
  • 佐藤拓树
  • 松田康美

摘要

本文将时间序列的广义自回归条件异方差(GARCH)模型推广到空间数据的广义自递归条件异方差模型,在此称为空间GARCH模型。将S-GARCH模型重新表示为空间自回归滑动平均(SARMA)模型,并提出了基于拟似然函数的两步参数估计方法。证明了两步估计量的相合性和渐近正态性。将S-GARCH模型应用于东京地区的模拟数据和地物数据,以证明其经验特性。

建议引用

  • 佐藤隆树和松田康树,2021年。"广义自回归条件异方差模型的空间扩展,"空间经济分析《泰勒与弗朗西斯杂志》,第16卷(2),第148-160页,4月。
  • 手柄:RePEc:taf:specan:v:16:y:2021:i:2:p:148-160
    内政部:10.1080/17421772.20200.1742929
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    引用人:

    1. 菲利普·奥托和奥斯曼·杜{g} 一个&苏莱曼塔克{s} 第页{i} 纳尔&沃尔夫冈·施密德(Wolfgang Schmid)和阿尼尔·K·贝拉(Anil K.Bera),2023年。"空间和时空波动模型综述,"论文2308.13061,arXiv.org。
    2. 拉斐尔·马泰拉和菲利普·奥托,2023年。"预测股市波动的网络log-ARCH模型,"论文2303.11064,arXiv.org。
    3. 菲利普·奥托和奥斯曼·杜{g} 一个&苏莱曼塔克{s} 第页{i} 纳尔, 2022."动态时空ARCH模型,"论文2202.13856,arXiv.org。
    4. 苏炳、朱富康、朱克柱,2023年。"具有外生变量的对数空间异方差模型的统计推断,"论文2301.06658,arXiv.org。
    5. 菲利普·奥托,2022年。"多元时空ARCH模型,"论文2204.12472,arXiv.org。

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