کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1155377 | 1378664 | 2016 | 32 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Statistical inference for nonparametric GARCH models
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We consider extensions of the famous GARCH(1,1)(1,1) model where the recursive equation for the volatilities is not specified by a parametric link but by a smooth autoregression function. Our goal is to estimate this function under nonparametric constraints when the volatilities are observed with multiplicative innovation errors. We construct an estimation procedure whose risk attains nearly the usual convergence rates for bivariate nonparametric regression estimation. Furthermore, those rates are shown to be nearly optimal in the minimax sense. Numerical simulations are provided for a parametric submodel.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Stochastic Processes and their Applications - Volume 126, Issue 10, October 2016, Pages 3009–3040
Journal: Stochastic Processes and their Applications - Volume 126, Issue 10, October 2016, Pages 3009–3040
نویسندگان
Alexander Meister, Jens-Peter Kreiß,