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具有对数创新的半参数时间序列模型:最大似然估计及其一致性。 (英语) Zbl 1378.62061号

摘要:我们研究了具有新息的半参数时间序列模型,该模型服从对数曲线分布。我们提出了一个通用的最大似然框架,使我们能够同时估计模型的参数和创新的密度。该框架可以很容易地适用于许多著名的模型,包括自回归滑动平均(ARMA)、广义自回归条件异方差(GARCH)和ARMA-GARCH模型。此外,我们还证明了新框架下的估计器在ARMA和ARMA-GARCH设置下是一致的。我们通过深入的模拟研究证明了它的有限样本性能,并将其应用于模拟富时指数的每日对数回报100索引。

MSC公司:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62G32型 极值统计;尾部推断
6220国集团 非参数推理的渐近性质
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