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观测驱动模型的可行可逆条件和最大似然估计

作者

上市的：
  • 弗朗西斯科·布拉斯克斯

    （荷兰阿姆斯特丹VU大学）

  • 保罗·高尔基

    （荷兰阿姆斯特丹VU大学；意大利帕多瓦大学）

  • 暹粒·扬·库普曼

    （荷兰阿姆斯特丹VU大学；丹麦奥胡斯大学）

  • 奥利维尔·温滕伯格

    （丹麦哥本哈根大学；法国巴黎UPMC大学索邦大学06）

摘要

观测驱动时间序列模型的可逆性条件在经验应用中往往无法保证。因此，极大似然和拟极大似然估计量的渐近理论可能会受到损害。我们导出了相当弱的条件，这些条件可用于实践中，以确保一类观测驱动的时间序列模型的最大似然估计的一致性。我们的一致性结果适用于正确指定和错误指定的模型。该理论的实际相关性在一组实证例子中得到了强调。我们进一步得到了参数空间不可行“真”可逆区域的渐近检验和置信界。

建议引用

  • 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。
    • 手柄：RePEc:锡：wpaper:20160082
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    IDEAS上列出的参考文献

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      • 弗雷德里克·贝克（Frédérique Bec）、安德斯·拉赫贝克（Anders Rahbek）和尼尔·谢泼德（Neil Shephard），2008年。"ACR模型：多元动态混合自回归,"THEMA工作文件2008年11月，塞尔基-本体大学THEMA（THéorie Economique，Modélisation et Applications）。
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    1. 路易莎·比萨利娅和马泰奥·格里戈莱托，2018年。"一种新的时变长记忆序列预测模型,"文件1812.07295，arXiv.org。
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    13. 埃斯克里巴诺、阿尔瓦罗和利希特、阿德里安和布拉泽克，萨博尔茨，2018年。"基于分数驱动的非线性多变量动态定位模型的小样本季节性检测,"UC3M工作文件。经济27483，马德里卡洛斯三世大学，经济部。
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    15. Blazsek，Szabolcs&Ayala，Astrid&Escribano，阿尔瓦罗，2019年。"具有动态形状参数的分数驱动模型的最大似然估计：在蒙特卡洛风险值中的应用,"UC3M工作文件。经济28638，马德里卡洛斯三世大学，经济部。

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    1. F Blasques&P Gorgi&S Koopman&O Wintenberger，2016年。"观测驱动模型最大似然估计的可行可逆条件,"文件1610.02863，arXiv.org。
    2. F Blasques&P Gorgi&S J Koopman&O Wintenberger，2016年。"观测驱动模型最大似然估计的可行可逆条件,"工作文件hal-01377971，哈尔。
    3. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&AndréLucas，2014年。"正确指定广义自回归得分模型的最大似然估计：反馈效应、收缩条件和渐近性质,"廷伯根研究所讨论文件14-074/III，廷伯根研究所。
    4. 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。
    5. Mauro Bernardi和Leopoldo Catania，2015年。"切换-GAS Copula模型及其在系统风险中的应用,"文件1504.03733，arXiv.org，2016年1月修订。
    6. 安德鲁·C·哈维，2013年。"波动率和重尾的动态模型,"剑桥图书,剑桥大学出版社，编号9781107034723，11月。
    7. Tim Bollerslev，2008年。"ARCH（GARCH）术语表,"创建研究论文2008-2049年，奥胡斯大学经济与商业经济系。
    8. De Lira Salvatierra，Irving&Patton，Andrew J.，2015年。"动态copula模型和高频数据,"实证金融杂志爱思唯尔，第30卷（C），第120-135页。
    9. Marco Bazzi、Francisco Blasques、Siem Jan Koopman和Andre Lucas，2017年。"马尔可夫状态切换模型的时变转移概率,"时间序列分析杂志Wiley Blackwell，第38卷（3），第458-478页，5月。
    10. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&AndréLucas，2014年。"观测驱动时间序列模型的信息论最优性,"廷伯根研究所讨论文件14-046/III，廷伯根研究所。
    11. Blasques，Francisco&van Brummelen，Janneke&Koopman，Siem Jan&Lucas，Andre，2022年。"记分驱动模型的最大似然估计,"计量经济学杂志爱思唯尔，第227（2）卷，第325-346页。
    12. Bekaert，Geert&Engstrom，Eric&Ermolov，Andrey，2015年。"不良环境，良好环境：非高斯非对称波动率模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第186（1）卷，第258-275页。
    13. Charles，Amélie&Darné，Olivier，2017年。"预测原油市场波动：进一步的跳跃证据,"能源经济学爱思唯尔，第67卷（C），第508-519页。
    14. Drew Creal&Siem Jan Koopman&AndréLucas&Marcin Zamojski，2015年。"矩的广义自回归方法,"廷伯根研究所讨论文件15-138/III，廷伯根研究所，2018年7月6日修订。
    15. 伊藤良子，2016年。"Beta-t-GARCH的渐近理论,"剑桥经济学工作论文1607年，剑桥大学经济学院。
    16. Petropoulos、Fotios和Apiletti、Daniele和Assimakopoulos、Vassilios和Babai、Mohamed Zied和Barrow、Devon K.和Ben Taieb、Souhaib和Bergmeir、Christoph和Bessa、Ricardo J.和Bijak、Jakub和Boylan、Joh，2022年。"预测：理论与实践,"国际预测杂志爱思唯尔，第38卷（3），第705-871页。
      • 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,"文件2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
    17. Olusanya E.Olubusoye和OlaOluwa S.Yaya，2016年。"石油定价市场波动性的时间序列分析：收益序列的持续性、不对称性和跳跃性,"欧佩克能源评论《石油输出国组织》，第40卷（3），第235-262页，9月。
    18. Mauro Bernardi和Leopoldo Catania，2016年。"使用MCS方法比较价值-风险模型,"计算统计学施普林格，第31卷（2），第579-608页，6月。
    19. 卡塔尼亚，利奥波多&普罗埃蒂，托马索，2020年。"利用时变杠杆和波动性效应的波动性预测波动性,"国际预测杂志爱思唯尔，第36卷（4），第1301-1317页。
    20. Wang，Hui&Pan，Jiazhu，2014年。"非平稳TGARCH（1,1）模型的正态混合拟极大似然估计,"统计与概率信件，爱思唯尔，第91卷（C），第117-123页。

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    一致性;可逆性;最大似然估计;观测驱动模型;随机递推方程;
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    • 第13页-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：总则——估算：总则
    • C32型-数学与定量方法——多重或联立方程模型；多变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程；状态空间模型
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