总结

我们提出了基于等间距观测值的连续时间GARCH(1,1)过程参数的矩估计。利用COGARCH(1,1)过程的增量与指数率强混合的事实,我们证明了所得估计是一致的和渐近正态的。在基于方差伽马驱动的COGARCH(1,1)模型的模拟研究中,我们研究了估计量的经验质量。给出了估计的波动率和相应的残差分析。最后,我们将模型拟合到高频数据。

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