长记忆条件异方差的广义非线性模型

@第{Grublyt2015AGN条,title={长记忆条件异方差的广义非线性模型},作者={Ieva Grublyt和Andrius{\vS}karnulis},日志={统计},年份={2015年},体积={51},页数={123-140},网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:88521000}}
摘要我们研究了ARCH型方程平稳解的存在性和性质,其中是标准化的i.i.d.随机变量,条件方差满足带Lipschitz函数和实参数的AR(1)方程。本文将该模型和Doukhan、Grublytö和Surgailis[A nonlinear model for long memory conditional iso异方差,Lithuanian Math J.2016;56:164–188]中的结果从案例扩展到案例。我们还得到了…的一个新条件

长记忆条件异方差的非线性模型*

我们讨论了一类满足方程rt=ζtσt的条件异方差时间序列模型,其中ζt是标准化的i.i.d.r.v.s,条件标准差σt是

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长记忆二次ARCH模型的拟最大似然估计

我们讨论了Doukhan等人(2015)和Grublyt等人(e和v)引入的长记忆二次ARCH过程的参数拟最大似然估计{S} 核果(2015)有条件

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