雅库巴布巴卡尔·马伊纳萨拉;奥斯曼·卡德米里;布鲁诺·索塞罗 功率未知时非对称功率GARCH模型的Portmanteau检验。 （英语） Zbl 1490.62230号 统计Pap。 63，编号3，755-793（2022）. 摘要：现在人们普遍认为，为了模拟每日财务收益的动态，波动率模型必须包含所谓的杠杆效应。当功率未知且与模型参数联合估计时，我们导出了一类非对称功率GARCH模型的平方残差自方差的渐近行为。然后，我们根据平方残差的自方差推导出组合充分性测试。蒙特卡罗实验证明了这些渐近结果。还提出了对实际财务数据的应用。 引用于1文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62F03型 参数假设检验 62F05型 参数检验的渐近性质 91B84号 经济时间序列分析 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 关键词：非对称功率GARCH模型;光纤质量测试;portmanteau试验;残差自方差;阈值模型;验证 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Boubacar Ma ie nassara}等人，Stat.Pap。63，编号3，755--793（2022；Zbl 1490.62230） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 伯克斯，I。；Horváth，L。；Kokoszka，P.，GARCH平方残差相关性的渐近性，经济学理论，19515-540（2003）·Zbl 1441.62608号 [2] Billingsley，P.，鞅的Lindeberg-Lévy定理，Proc-Am Math Soc，12788-792（1961）·Zbl 0129.10701号 [3] Black，F.，《股票价格波动性变化研究》。在ASA的诉讼中，公共汽车经济统计部门，16，177-181（1976） [4] Bollerslev，T.，广义自回归条件异方差，《经济学杂志》，31307-327（1986）·Zbl 0616.62119号 ·doi:10.1016/0304-4076（86）90063-1 [5] Boubacar，MY，具有不相关但不相关误差项的结构VARMA模型的多元组合检验，J Stat Plan Inference，141，8，2961-2975（2011）·Zbl 1213.62142号 ·doi:10.1016/j.jspi.2011.03.022 [6] 盒，EP；Pierce，A.，自回归积分滑动平均时间序列模型中剩余自相关的分布，美国统计协会杂志，651509-1526（1970）·Zbl 0224.62041号 ·网址：10.1080/01621459.1970.10481180 [7] 曹，C-Z；林，J-G；Zhu，L-X，具有（{\rm AR}（1））和对称误差的非线性模型中的异方差和/或自相关诊断，Stat Pap，51，4，813-836（2010）·Zbl 1247.62218号 ·doi:10.1007/s00362-008-0171-y [8] 碳，M。；Francq，C.，不对称功率GARCH模型的Portmanteau goodness of fit测试，澳大利亚统计局，40，55-64（2011） [9] 丁，Z。；格兰杰，CW；Engle，RF，《股票市场收益的长记忆特性和新模型》，J Emp Fin，183-106（1993）·doi:10.1016/0927-5398（93）90006-D [10] Engle，RF，英国通货膨胀方差估计的自回归条件异方差，《计量经济学》，82，987-1007（1982）·Zbl 0491.62099号 ·doi:10.2307/1912773 [11] 弗朗克·C。；扎科伊安，J-M，GARCH模型：结构、统计推断和金融应用（2019），霍博肯：威利，霍博克·Zbl 1431.62004号 ·数字对象标识代码：10.1002/9781119313472 [12] 弗朗克·C。；罗伊·R。；Zakoían，J-M，具有不相关误差的ARMA模型的诊断检验，美国统计协会杂志，100470532-544（2005）·Zbl 1117.62336号 ·doi:10.1198/0162145000001510 [13] 弗朗克·C。；俄亥俄州温滕伯格。；Zakoían，J-M，Log-GARCH和EGARCH模型的良好性测试，TEST，27，1，27-51（2018）·Zbl 06852281号 ·文件编号：10.1007/s11749-016-0506-2 [14] Glosten，左后；Jagannathan，R。；伦克尔，DE，《关于股票名义超额收益率的期望值和波动性之间的关系》，J Finan，481779-1801（1993）·doi:10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x [15] 哈迈德，T。；Zakoían，J-M，一类非线性GARCH过程LS和QML估计的渐近性质，J Stat Plan Inference，141488-507（2011）·Zbl 1197.62128号 ·doi:10.1016/j.jspi.2010.06.026 [16] A.哈维。；Sucarrat，G.，EGARCH模型与厚尾、偏态和杠杆，《计算统计数据分析》，76，320-338（2014）·Zbl 1506.62076号 ·doi:10.1016/j.csda.2013.09.022 [17] Jiménez-Gamero，DM；Lee，S。；Meintanis，SG，条件异方差模型参数规范的拟合优度检验，TEST，29，3682-703（2020）·Zbl 1458.62201号 ·文件编号：10.1007/s11749-019-00676-0 [18] Leucht，A。；克莱斯，J-P；Neumann，MH，GARCH（1,1）过程的模型规范测试，Scand J Stat，421167-1193（2015）·Zbl 1419.62238号 ·doi:10.1111/sjos.12158 [19] Li，WK，时间序列中的诊断检查（2004），博卡拉顿：查普曼和霍尔，博卡拉顿·Zbl 1053.62100号 [20] 李，WK；Mak，TK，关于具有条件异方差的非线性时间序列的平方剩余自相关，《时间序列分析杂志》，第15期，第627-636页（1994年）·Zbl 0807.62070号 ·doi:10.1111/j.1467-9892.1994.tb00217.x [21] 玲，S。；Li，WK，关于具有条件异方差的分数阶自回归移动平均时间序列模型，美国统计协会，92，1184-1194（1997）·兹比尔1067.62572 ·doi:10.1080/01621459.1997.10474076 [22] 总经理Ljung；Box，GEP，关于时间序列模型中缺乏拟合的度量，Biometrika，12297-303（1978）·Zbl 0386.62079号 ·doi:10.1093/biomet/65.2.297 [23] 马伊纳萨拉，YB；Amir，AI，弱乘法季节VARMA模型的多元组合检验，Stat Pap，612529-2560（2018）·Zbl 1461.62154号 [24] 马伊纳萨拉，YB；Sausserau，B.，使用归一化残差自相关对具有相依误差的多元ARMA模型进行诊断检查，美国统计协会杂志，113，524，1813-1827（2018）·Zbl 1409.62169号 ·doi:10.1080/01621459.2017.1380030 [25] McLeod，AI，关于Box-Jenkins模型中剩余自相关的分布，J R Stat Soc Ser B（方法学），40，296-302（1978）·Zbl 0407.62065号 [26] Rabemananjara，R。；Zakoían，J-M，门槛ARCH模型与波动性不对称，《应用经济学杂志》，8，31-49（1993）·doi:10.1002/jae.3950080104 [27] 加拿大电力公司Relvas；Paula，GA，具有一阶自回归对称误差的部分线性模型，Stat Pap。，57, 3, 795-825 (2016) ·Zbl 1373.62391号 ·doi:10.1007/s00362-015-0680-4 [28] van der Vaart AW（1998）《渐近统计》，剑桥统计与概率数学系列第3卷。剑桥大学出版社·Zbl 0910.62001号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。