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具有外生协变量的因子Copula模型的估计和推断

作者

上市的：
  • 亚历山大·梅耶
  • 多米尼克·维德

摘要

提出了一种因子copula模型，其中因子可以从外生信息中模拟或估计。点估计和推理基于具有非重叠仿真图的模拟矩量法（SMM）方法。建立了估计量的相合性和极限正态性，并证明了bootstrap标准误差的有效性。这样，在对因子结构的各个组成部分施加低水平条件的情况下，验证了文献中以前的结果。蒙特卡罗证据证实了有限样本渐近理论的准确性，一个实证应用说明了该模型在解释股票收益之间的横截面相关性方面的有用性。

建议引用

  • Alexander Mayer和Dominik Wied，2021年。"具有外生协变量的因子Copula模型的估计和推断,"论文2107.03366，arXiv.org，2022年12月修订。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：2107.03366
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    1. Manner，Hans&Stark，Florian&Wied，Dominik，2019年。"因子copula模型中结构突变的检验,"计量经济学杂志爱思唯尔，第208卷（2），第324-345页。
    2. 陈晓红（Xiaohong Chen）、黄卓（Zhoo Huang）和易延平（Yanping Yi），2019年。"多元半非参数GARCH滤波Copula模型的有效估计,"考尔斯基金会讨论文件2215，耶鲁大学考尔斯经济研究基金会。
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      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet，2020年。"预测：理论与实践,"论文2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
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