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本特·杰斯珀·克里斯滕森;克里斯蒂安·达尔（Christian M.Dahl）。;艾玛·M·伊格莱西亚斯。

GARCH-in-mean模型中的半参数推断。 （英语） Zbl 1441.62649号

《经济学杂志》。 167，第2号，458-472（2012年）.
摘要：针对具有一般非参数风险收益权衡和GARCH型潜在波动率的经验资产定价模型，引入了一种新的半参数估计。基于轮廓似然方法，它不依赖于条件平均函数的任何初始参数估计，并且在规定的条件下是一致的、渐近正态的和有效的，即它达到了半参数下界。抽样实验提供了与参数方法和迭代半参数方法的有限样本比较，其中参数初始估计为C.康拉德和E.哺乳动物[“潜在协变量的非参数回归及其在半参数GARCH-in-mean模型中的应用”，海德堡大学，工作文件（2008；doi:10.2139/ssrn.1192082)]. 对每日股市回报的应用表明，风险回报关系确实是非线性的。

引用于17文件

MSC公司：

第62页第20页 统计学在经济学中的应用
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

效率界限;GARCH-M模型;剖面似然;风险收益关系;半参数推断
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\textit{B.J.Christensen}等人，J.Econom。167、2号、458--472（2012；Zbl 1441.62649）
全文： 内政部 链接

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