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Nazmul马里兰州Ahsan；Jean-Marie Dufour

高阶随机波动率模型的简单估计和推断。 （英语） Zbl 07376513号

《经济学杂志》。 224，第1期，181-197（2021）.
摘要：我们研究了高阶随机波动率[SV（p）]模型的估计问题。由于评估似然函数的困难，即使在相对简单的SV（1）情况下，这仍然是一个具有挑战性的问题。我们提出了简单的基于矩的winsorized ARMA型估值器，其计算成本低且非常准确。所提出的估计量不需要选择采样算法、初始参数值或辅助模型。我们证明了Durbin-Levinson型更新算法可以应用于递增阶模型的递归估计。建立了估计量的渐近分布。由于计算简单，建议的估值器允许进行有限样本蒙特卡罗测试。仿真结果表明，与所有替代估计量（包括贝叶斯型估计量）相比，所提出的估计量具有更低的偏差和均方误差。建议的估计值适用于标准普尔500指数的每日回报（1928年至2016年）。我们发现SV（3）模型优于SV（1）模型。

MSC公司：

62至XX 统计
91至XX 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学

关键词：

广义矩量法；马尔科夫蒙特卡洛；蒙特卡罗试验；随机波动性；渐近分布；股票收益率；高阶过程
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\textit{Md.N.Ahsan}和\textit{J.-M.Dufour}，J.Econom。224，编号1，181--197（2021；Zbl 07376513）
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