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弗朗西斯科·布拉斯克斯；保罗·高尔基；科普曼，暹粒；奥利维尔·温滕伯格

观测驱动模型的可行可逆条件和最大似然估计。 （英语） Zbl 1473.62301号

电子。J.统计。 12，第1期，1019-1052（2018）.
摘要：观测驱动时间序列模型的可逆性条件在经验应用中往往无法保证。因此，极大似然和拟极大似然估计量的渐近理论可能会受到损害。我们导出了相当弱的条件，这些条件可用于实践中，以确保一类观测驱动的时间序列模型的最大似然估计的一致性。我们的一致性结果适用于正确指定和错误指定的模型。我们还获得了参数空间不可行“真”可逆区域的渐近检验和置信界。该理论的实际相关性在一组实证例子中得到了强调。例如，我们推导了Beta-\（t）-GARCH模型的最大似然估计在弱于先前文献中考虑的条件下的一致性。

引用于13文件

MSC公司：

62米10 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

关键词：

一致性；可逆性；最大似然估计；观测驱动模型；随机递推方程

软件：

CAViaR公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Blasques}等人，《电子》。J.Stat.12，No.1，1019--1052（2018；Zbl 1473.62301）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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