Efficient estimation of a multivariate multiplicative volatility model
多元乘法波动率模型的有效估计AI 解读 ↓
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多元乘法波动率模型的有效估计
- 研究问题
- 如何将非参数长期波动成分与多元 GARCH 短期动态结合，并为该多元乘法模型的参数和非参数部分建立有效估计？
- 方法与思路
- 作者提出乘法波动率模型的多元扩展，设计多种核估计程序并推导渐近性质，计算参数部分的半参数效率界后应用于双变量股指。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了多元模型及相应估计理论和效率界；双变量股指应用中，所提多元模型比原单变量模型更符合数据。
- 阅读关注点
- 应核对长期与短期成分的归一化及识别、核带宽和渐近条件，以及效率界是否被具体估计量达到和实证模型检验的依据。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，获得效率界不等于所有程序都达到该界；应用只涉及所述股指序列，具体检验与数值未说明。
原文摘要
We propose a multivariate generalization of the multiplicative volatility model of Engle and Rangel (2008), which has a nonparametric long run component and a unit multivariate GARCH short run dynamic component. We suggest various kernel-based estimation procedures for the parametric and nonparametric components, and derive the asymptotic properties thereof. For the parametric part of the model, we obtain the semiparametric efficiency bound. Our method is applied to a bivariate stock index series. We find that the univariate model of Engle and Rangel (2008) appears to be violated in the data whereas our multivariate model is more consistent with the data.