一类GARCH-M模型的拟极大指数似然估计

• 作者: 张兴发 李元
• 来源期刊: 应用数学学报
• 学科: 数学
• 关键词: GARCH-M模型 拟极大指数似然估计 渐近正态性
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 321-333
• 分类号: O212.1
• 语种: 中文

摘要

由于可以用来刻画金融市场波动与收益之间的关系,GARCH-M模型自提出之后,就受到了广泛的研究.关于GARCH-M模型,传统的估计方法大多是基于拟极大似然估计.然而这类方法通常对矩条件的要求比较高,而实际数据未必能够满足这些条件.因此研究如何在较弱的矩条件下来估计GARCH-M模型就有一定的实际意义.本文研究了一类特殊的GARCH-M模型.与传统GARCH-M模型不同的地方在于该类模型的条件方差决定于可观测的序列.通过拟极大指数似然估计的方法给出了模型参数的局部估计.在较弱的矩条件下给出了估计的渐近正态性证明.文章给出的模拟和实证研究表明该估计方法表现很好,有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李元	广州大学经济与统计学院	66	495	11.0	20.0
2	张兴发	广州大学经济与统计学院	8	7	2.0	2.0