STATISTICAL INFERENCE FOR MEASUREMENT EQUATION SELECTION IN THE LOG-REALGARCH MODEL
log-RealGARCH 模型中测量方程选择的统计推断AI 解读 ↓
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log-RealGARCH 模型中测量方程选择的统计推断
- 研究问题
- 如何判断对数已实现 GARCH 模型的测量方程是否自洽，并在明确平稳性与估计量渐近性质的基础上诊断该方程的适用性？
- 方法与思路
- 作者先分析 log-RealGARCH 与 log-GARCH-X 的严格平稳条件及准极大似然性质，再据此构造 Hausman 型测量方程自洽性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给出两类模型严格平稳的充要条件、估计量强一致性和渐近正态性，并报告模拟与实证研究和理论结果相符。
- 阅读关注点
- 应核对严格平稳条件、自洽性的统计定义、两类模型估计量的对应关系，以及 Hausman 型检验协方差和临界值的构造。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；平稳条件、测量变量来源及实证数值未说明，不能由理论相符推断测量方程普遍适用或推断刊本变化。
原文摘要
This article investigates the statistical inference problem of whether a measurement equation is self-consistent in the logarithmic realized GARCH model (log-RealGARCH). First, we provide the sufficient and necessary conditions for the strict stationarity of both the log-RealGARCH model and the log-GARCH-X model. Under these conditions, strong consistency and asymptotic normality of the quasi-maximum likelihood estimators of these two models are obtained. Then, based on the asymptotic results, we propose a Hausman-type self-consistency test for diagnosing the suitability of the measurement equation in the log-RealGARCH model. Finally, the results of simulations and an empirical study are found to accord with the theoretical results.