ESTIMATION OF THE MAXIMAL MOMENT EXPONENT OF A GARCH(1,1) SEQUENCE
GARCH(1,1) 序列最大矩指数的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确以 GARCH(1,1) 波动模型序列的最大矩指数估计为研究对象。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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GARCH(1,1) 序列最大矩指数的估计
- 研究问题
- 如何估计 GARCH(1,1) 序列的最大矩指数，并刻画该估计量的一致性、渐近正态性及有限样本表现？
- 方法与思路
- 作者提出最大矩指数的估计量，建立其一致性和以 n 的负二分之一次方为速率的渐近正态结果，并开展小规模模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文为 GARCH 序列最大矩指数提供具有一致性与渐近正态性的估计方法，并用模拟考察有限样本性质。
- 阅读关注点
- 应核对最大矩指数的定义、估计量是否依赖已估计的 GARCH 参数，以及渐近结果的条件和模拟设计。
- 阅读边界
- 摘要未给出估计公式、方差表达式、参数限制或模拟结果；所给出版社摘要不足以判断有限样本估计精度。
原文摘要
We propose an estimator for the maximal moment exponent of a GARCH(1,1) sequence. We establish its consistency asymptotic normality with rate n−1/2. Finite sample properties are investigated by means of a small simulation study.The research for this paper was partially supported by NSF grant INT-0223262. István Berkes and Lajos Horváth were supported by the Hungarian National Foundation for Scientific Research, grant T 29621. Piotr Kokoszka and Lajos Horváth were supported by NATO grant PST.CLG.977607.