KMS Of Academy of mathematics and systems sciences, CAS
| 基于高频数据的garch模型的伪极大指数似然估计 | |
黄金山1; 陈敏2
| |
| 2014 | |
| 发表期刊 | 应用数学学报
 |
| ISSN | 0254-3079 |
| 卷号 | 37期号:6页码:1005 |
| 摘要 | 波动率替代模型能将日内高频数据嵌入到日间的GARCH模型的框架下,因此我们可以通过构造合适的波动率替代来改进GARCH模型的参数估计.但是高频数据往往伴随着市场微观结构的噪音.它们可能会带来巨大的估计偏差.本文对波动率替代模型提出了伪极大指数似然估计(QMELE). QMELE的渐近性质被给出.与传统的高斯伪极大似然估计(QMLE)相比,QMELE的渐近正态性只需要残差的二阶矩有限.数值模拟的结果显示QMELE有较高的精度和稳健性. |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/47264 |
| 专题 | 应用数学研究所 |
| 作者单位 | 1.中国科学技术大学 2.中国科学院数学与系统科学研究院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 黄金山,陈敏. 基于高频数据的garch模型的伪极大指数似然估计[J]. 应用数学学报,2014,37(6):1005. |
| APA | 黄金山,&陈敏.(2014).基于高频数据的garch模型的伪极大指数似然估计.应用数学学报,37(6),1005. |
| MLA | 黄金山,et al."基于高频数据的garch模型的伪极大指数似然估计".应用数学学报 37.6(2014):1005. |
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