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AI 根据所提供的论文材料归类:摘要明确研究 ARCH(q) 条件方差模型及其准极大似然估计。

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关注这篇论文的作者
Dennis Kristensen
Anders Rahbek

一类 ARCH(q) 模型准极大似然估计的渐近性质

研究问题
对于一类 ARCH(q) 模型,能否在不要求参数空间紧致的情况下建立 QMLE 的强一致性与渐近正态性?
方法与思路
作者结合几何遍历性、过程的小阶矩,以及重标度误差的二阶或四阶矩条件,并仅对条件方差常数项施加下界。
材料陈述的贡献
摘要称,论文建立 QMLE 的强一致性与渐近正态性,免除参数空间紧致性假设,并说明一系列具体模型满足一般条件。
阅读关注点
应核对过程矩与重标度误差矩的区别、识别及遍历性条件,以及参数空间非紧致时证明如何控制估计量。
阅读边界
仅据所给出版社摘要,不能列出全部正则条件;免除紧致性不意味着没有参数限制,结论也只覆盖所研究模型类。

原文摘要

Strong consistency and asymptotic normality are established for the quasi-maximum likelihood estimator for a class of ARCH(q) models. The conditions are that the ARCH process is geometrically ergodic with a moment of arbitrarily small order. Furthermore for consistency, we assume that the second-order moment exists for the nondegenerate rescaled errors and, similarly, that the fourth-order moment exists for asymptotic normality to hold. Contrary to existing literature on (G)ARCH models the parameter space is not assumed to be compact; we only impose a lower bound for the constant term in our parameterization of the conditional variance. It is demonstrated that the general conditions are satisfied for a range of specific models.We are grateful to the editor and the referees for their very helpful and detailed suggestions, which, we believe, improved the paper substantially. We thank Søren T. Jensen for stimulating discussions and Jonathan Dennis for helpful research assistance. Rahbek acknowledges continuing financial support from the Danish Social Sciences Research Council. Kristensen received funding from the Danish Research Agency and the Financial Markets Group, LSE, during this research.

笔记与分组
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