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观测驱动模型最大似然估计的可行可逆条件

作者

上市的：
  • 弗朗西斯科·布拉斯克斯

    （鹿特丹丁伯根研究所计量经济系【阿姆斯特丹】-UvA-阿姆斯特丹大学【阿姆斯特朗】=阿姆斯特丹范大学）

  • 保罗·高尔基

    （Unipd-Universityádegli Studi di Padova=帕多瓦大学计量经济系[阿姆斯特丹]-UvA-阿姆斯特丹大学[阿姆斯特朗]=阿姆斯特丹理工大学）

  • 暹粒·扬·库普曼

    （CREATES-计量经济系时间序列计量经济分析研究中心【阿姆斯特丹】-UvA-阿姆斯特丹大学【阿姆斯特朗】=荷兰阿姆斯特丹丁伯根学院

  • 奥利维尔·温滕伯格

    （数学科学系[哥本哈根]-科学院[哥本哈根]-UCPH-哥本哈根大学=科本哈文斯大学，LPSM（UMR_8001）-概率统计与模型实验室-SU-索邦大学-CNRS-国家科学研究中心-UPCité-巴黎大学）

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。该理论的实际相关性在一组实证例子中得到了强调。我们进一步得到了参数空间不可行“真”可逆区域的渐近检验和置信界。

建议引文

  • Francisco Blasques&Paolo Gorgi&Siem Jan Koopman&Olivier Wintenberger，2018年。"观测驱动模型最大似然估计的可行可逆条件,"打印后hal-01377971，哈尔。
    • 手柄：RePEc:hal:journl:hal-01377971
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    IDEAS上列出的参考文献

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      • 弗雷德·里克·贝克（Frédérique Bec）、安德斯·拉赫贝克（Anders Rahbek）和尼尔·谢泼德（Neil Shephard），2008年。"ACR模型：多元动态混合自回归,"THEMA工作文件2008年11月，塞尔基-本体大学THEMA（THéorie Economique，Modélisation et Applications）。
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    1. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&Gabriele Mingoli，2023年。"具有随机趋势和混合因果非因果动力学的时间序列的观测驱动滤波器,"廷伯根研究所讨论文件23-065/III，廷伯根研究所。
    2. Darolles，Serge&Francq，Christian&Laurent，Sébastien，2018年。"Cholesky GARCH模型和时变条件β的渐近性,"计量经济学杂志爱思唯尔，第204（2）卷，第223-247页。
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    5. Blasques，F.&Gorgi，P.&Koopman，S.J.，2021年。"观测驱动时间序列模型中的缺失观测,"计量经济学杂志爱思唯尔，第221（2）卷，第542-568页。

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    1. Francisco Blasques&Paolo Gorgi&Siem Jan Koopman&Olivier Wintenberger，2016年。"观测驱动模型的可行可逆条件和最大似然估计,"廷伯根研究所讨论文件16-082/III，廷伯根研究所。
    2. F Blasques&P Gorgi&S J Koopman&O Wintenberger，2016年。"观测驱动模型最大似然估计的可行可逆条件,"工作文件hal-01377971，哈尔。
    3. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&AndréLucas，2014年。"正确指定的广义自回归分数模型的最大似然估计：反馈效应、收缩条件和渐近性质,"廷伯根研究所讨论文件14-074/III，廷伯根研究所。
    4. Blasques，Francisco&Ji，Jiangyu&Lucas，André，2016年。"半参数得分驱动的波动率模型,"计算统计与数据分析，爱思唯尔，第100卷（C），第58-69页。
    5. Mauro Bernardi和Leopoldo Catania，2015年。"切换-GAS Copula模型及其在系统风险中的应用,"论文1504.03733，arXiv.org，2016年1月修订。
    6. Andrew C.Harvey，2013年。"波动率和重尾的动态模型,"剑桥图书,剑桥大学出版社，编号9781107034723。
    7. Tim Bollerslev，2008年。"ARCH（GARCH）术语表,"创建研究论文2008-2049年，奥胡斯大学经济与商业经济系。
    8. De Lira Salvatierra，Irving&Patton，Andrew J.，2015年。"动态copula模型和高频数据,"实证金融杂志爱思唯尔，第30卷（C），第120-135页。
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    10. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&AndréLucas，2014年。"观测驱动时间序列模型的信息论最优性,"廷伯根研究所讨论文件14-046/III，廷伯根研究所。
    11. Blasques，Francisco&van Brummelen，Janneke&Koopman，Siem Jan&Lucas，Andre，2022年。"记分驱动模型的最大似然估计,"计量经济学杂志爱思唯尔，第227（2）卷，第325-346页。
    12. Bekaert，Geert&Engstrom，Eric&Ermolov，Andrey，2015年。"不良环境，良好环境：非高斯非对称波动率模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第186（1）卷，第258-275页。
    13. Charles，Amélie&Darné，Olivier，2017年。"预测原油市场波动：进一步的跳跃证据,"能源经济学爱思唯尔，第67卷（C），第508-519页。
    14. Blasques，F.&Gorgi，P.&Koopman，S.J.，2021年。"观测驱动时间序列模型中的缺失观测,"计量经济学杂志爱思唯尔，第221（2）卷，第542-568页。
    15. Drew Creal&Siem Jan Koopman&AndréLucas&Marcin Zamojski，2015年。"矩的广义自回归方法,"廷伯根研究所讨论文件15-138/III，廷伯根研究所，2018年7月6日修订。
    16. 伊藤良子，2016年。"Beta-t-GARCH的渐近理论,"剑桥经济学工作论文1607年，剑桥大学经济学院。
    17. Petropoulos、Fotios&Apiletti、Daniele&Assimakopoulos、Vassilios&Babai、Mohamed Zied&Barrow、Devon K.&Ben Taieb、Souhaib&Bergmeir、Christoph&Bessa、Ricardo J.&Bijak、Jakub&Boylan、Joh，2022年。"预测：理论与实践,"国际预测杂志爱思唯尔，第38卷（3），第705-871页。
      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet，2020年。"预测：理论与实践,"论文2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
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    20. 卡塔尼亚，利奥波多&普罗埃蒂，托马索，2020年。"利用时变杠杆和波动性效应的波动性预测波动性,"国际预测杂志爱思唯尔，第36卷（4），第1301-1317页。

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