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法布里奇奥·劳里尼;保罗·费恩黑德;乔纳森·唐恩

GARCH（（p，q）过程极值性质的极限理论和稳健评估方法。 （英语） Zbl 1499.62022号

统计计算。 32，第6号，第104号论文，22页（2022年）。
摘要：广义自回归条件异方差（GARCH）过程被广泛用于金融收益建模，其极值性质对市场风险管理具有重要意义。对于具有（max（p，q）=1）的GARCH（（p，q））过程，所有极值特征都已完全表征，但当（max。先前的研究已经确定，严格平稳GARCH（（p，q））过程的边缘和相关极值特征都是由多元正则变化性质和尾部过程决定的。目前，对于实践中使用的GARCH（（p，q）过程类，即具有无限和不对称创新，没有可靠的方法来评估这些特征，甚至评估平稳性。通过为不动点分布开发一种新的极限理论和粒子滤波算法的混合，我们为所有GARCH（（p，q））过程（包括ARCH和IGARCH过程）的所有极值特征生成了新颖而稳健的评估方法。我们研究了我们的方法在评估边际尾部指数、极值图和极值指数时的性能，后者是时间相关性的度量。

引用于1文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62G32型 极值统计；尾部推理
60克70 极值理论；极值随机过程
60亿10 平稳随机过程

关键词：

极值簇;极值指数;不动点分布;GARCH过程;多元正则变分;粒子滤波;随机递推方程
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\textit{F.Laurini}等人，《统计计算》。32，第6号，第104号论文，22页（2022年；Zbl 1499.62022）
全文： 内政部
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