An Asymptotic Expansion in the GARCH(l, 1) Model
GARCH(l,1) 模型中的渐近展开AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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GARCH(l,1) 模型中的渐近展开
- 研究问题
- 如何为 GARCH 模型的准极大似然估计及两步近似估计建立高阶渐近展开，以近似分布特征并设计减少估计偏差的方法？
- 方法与思路
- 摘要对记作 GARCH(l,l) 的模型推导 T⁻¹ 阶展开，计算近似均值和偏度，再构造 Edgeworth-B 分布函数并提出偏差缩减方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出两类估计量的 T⁻¹ 阶展开、均值和偏度近似及分布近似，并据此提出若干减少偏差的方法。
- 阅读关注点
- 应核对题名与摘要的阶数记号、创新分布和矩条件、两步估计的定义，以及高阶展开和偏差缩减的适用边界。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；题名为 GARCH(l,1)，摘要为 GARCH(l,l)，记号需核对；未给偏差缩减数值，不能推断版本变化。
原文摘要
We develop order T −1 asymptotic expansions for the quasi-maximum likelihood estimator (QMLE) and a two-step approximate QMLE in the GARCH(l,l) model. We calculate the approximate mean and skewness and, hence, the Edgeworth-B distribution function. We suggest several methods of bias reduction based on these approximations.