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混合因果非因果模型的识别：我们应该多胖？

作者

上市的：
  • A.W.赫克。

    （数量经济学）

  • 利布，L.M。

    （宏观、国际和劳动经济学）

  • 泰格，J.M.A。

    （数量经济学）

摘要

Gouriéroux和Zakoian（2013）建议使用非因果模型来简约地捕捉金融时间序列中观察到的非线性特征，尤其是泡沫现象。为了区分因果自回归过程与纯非因果或混合因果非因果过程，必须偏离误差分布的高斯性假设。本文通过仿真研究误差过程分布的尾部有多大，以便在实际中识别这些模型。我们比较了假设t分布的MLE和本文中提出的LAD估计器的性能。与Davis、Knight和Liu（1992）类似，我们发现对于无限方差自回归过程，MLE和LAD估计都收敛得更快。我们进一步指定了Andrews、Breidt和Davis（2006）在t分布和Laplacian分布误差项情况下获得的一般渐近正态性结果。我们首先通过估计混合因果自回归来说明我们的分析，以模拟过去十年比利时对太阳能电池板的需求。然后我们观察21个股票指数的每日已实现波动率序列中潜在的非因果成分。非因果成分的存在在两个实证说明中都得到了证实。

建议引用

  • Hecq，A.W.和Lieb，L.M.和Telg，J.M.A.，2015年。"混合因果非因果模型的识别：我们应该多胖？,"研究备忘录035，马斯特里赫特大学商业与经济研究生院（GSBE）。
    • 手柄：RePEc:unm:umagsb:2015035
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

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    作为


    引用人：

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    1. 阿兰·赫克（Alain Hecq）和伊斯勒（Issler），乔·维克托（Joáo Victor）和特尔格（Telg），肖恩（Sean），2017年。"具有严格外生回归的混合因果非因果自回归,"MPRA纸80767，德国慕尼黑大学图书馆。
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