کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6869073 | 681495 | 2016 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Semiparametric score driven volatility models
ترجمه فارسی عنوان
مدل های نوسان پذیری با نمره ی نیمه پارامتریک
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نوسانات زمان متغیر، مدل نمره خودکارآمدی عمومی، مدل رانده نظارت، برآورد تراکم هسته،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
A new semiparametric observation-driven volatility model is proposed. In contrast to the standard semiparametric generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) model, the form of the error density has a direct influence on both the semiparametric likelihood and the volatility dynamics. The estimator is shown to consistently estimate the conditional pseudo true parameters of the model. Simulation-based evidence and an empirical application to stock return data confirm that the new statistical model realizes substantial improvements compared to GARCH type models and quasi-maximum likelihood estimation if errors are fat-tailed and possibly skewed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 100, August 2016, Pages 58-69
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 100, August 2016, Pages 58-69
نویسندگان
Francisco Blasques, Jiangyu Ji, André Lucas,