周，京;李栋（Li，Dong）;芮·潘;王汉生 网络GARCH模型。 （英语） Zbl 1464.62398号 Stat.罪。 1723-1740（2020）第4期第30页. 综述：多元GARCH（MGARCH）模型是分析金融时间序列数据的常用模型。然而，由于高维问题，MGARCH模型的统计推断非常具有挑战性。为了克服这一困难，我们提出了一个网络GARCH模型，该模型使用来自适当定义的网络结构的信息。这减少了未知参数的数量，并大大降低了计算复杂性。我们还严格建立了网络GARCH模型的严格平稳性和弱平稳性。为了估计模型，提出了一种拟极大似然估计量（QMLE），并研究了其渐近性质。进行了仿真研究，以评估有限样本中QMLE的性能，并分析了经验示例，以说明网络GARCH模型的有用性。 引用于4文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 62甲12 多元分析中的估计 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 关键词：GARCH模型;多元GARCH模型;网络结构;拟极大似然估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Zhou}等人，Stat.Sin。30，编号4，1723-1740（2020；Zbl 1464.62398） 全文： 内政部