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得分驱动模型的最大似然估计

作者

上市的：
  • 弗朗西斯科·布拉斯克斯

    （阿姆斯特丹VU大学）

  • 暹粒·扬·库普曼

    （阿姆斯特丹VU大学）

  • 安德烈·卢卡斯

    （阿姆斯特丹VU大学）

摘要

对于由预测似然函数的得分驱动的时变参数模型，我们建立了极大似然估计的强相合性和渐近正态性。在模型的正确规范和错误规范下，我们给出了全局辨识、可逆性、强一致性和渐近正态性的原始条件。详细说明了带有Student t分布扰动的条件波动率模型。

建议引用

  • Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&Andre Lucas，2014年。"得分驱动模型的最大似然估计,"廷伯根研究所讨论文件14-029/III，廷伯根研究所，2017年10月23日修订。
    • 手柄：RePEc:tin:wppaper:20140029
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    12. Blasques，Francisco&Ji，Jiangyu&Lucas，André，2016年。"半参数得分驱动的波动率模型,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第100卷（C），第58-69页。
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    16. Francisco Blasques&Paolo Gorgi&Siem Jan Koopman&Olivier Wintenberger，2016年。"观测驱动模型的可行可逆条件和最大似然估计,"廷伯根研究所讨论文件16-082/III，廷伯根研究所。
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    20. 塞巴斯蒂安·拜耳和蒂莫·迪米特里亚迪斯，2022年。"基于回归的预期短缺回溯测试,"金融计量经济学杂志牛津大学出版社，第20卷（3），第437-471页。

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    • C22型-数学与定量方法——单方程模型；单变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程
    • 第12项-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：总则——假设检验：总则

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