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High Breakdown Point Conditional Dispersion Estimation with Application to S & P 500 Daily Returns Volatility

Shinichi Sakata · Halbert White刊期 1998-05 · 卷 66（3）Econometrica已编入正刊

高崩溃点条件离散度估计：应用于标普500日收益波动率AI 解读

The authors show that quasimaximum likelihood (QML) estimators for conditional dispersion models can be severely affected by a small number of outliers such as market crashes and rallies, and they propose new estimation strategies (the two-stage Hampel estimators and two-stage S-estimators) resistant to the effects of outliers and study the properties of these estimators. They apply their methods to estimate models of the conditional volatility of the daily returns of the…

金融 · 波动率极大与准极大似然
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