کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7357861 | 1478565 | 2018 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Inference on the tail process with application to financial time series modeling
ترجمه فارسی عنوان
استنتاج در روند دم با استفاده از مدل سازی سری زمانی مالی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
چکیده انگلیسی
To draw inference on serial extremal dependence within heavy-tailed Markov chains, Drees et al., (2015) proposed nonparametric estimators of the spectral tail process. The methodology can be extended to the more general setting of a stationary, regularly varying time series. The large-sample distribution of the estimators is derived via empirical process theory for cluster functionals. The finite-sample performance of these estimators is evaluated via Monte Carlo simulations. Moreover, two different bootstrap schemes are employed which yield confidence intervals for the pre-asymptotic spectral tail process: the stationary bootstrap and the multiplier block bootstrap. The estimators are applied to stock price data to study the persistence of positive and negative shocks.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Econometrics - Volume 205, Issue 2, August 2018, Pages 508-525
Journal: Journal of Econometrics - Volume 205, Issue 2, August 2018, Pages 508-525
نویسندگان
Richard A. Davis, Holger Drees, Johan Segers, MichaÅ WarchoÅ,