Simulated Moments Estimation of Markov Models of Asset Prices
资产价格马尔可夫模型的模拟矩估计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：摘要明确以资产定价模型讨论模拟矩估计及其大样本条件，因此选择资产定价方向，其他金融细分的证据不足。
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资产价格马尔可夫模型的模拟矩估计
- 研究问题
- 在状态向量服从时齐马尔可夫过程的动态资产价格模型中，如何用模拟矩估计参数，并建立一致性与渐近正态性？
- 方法与思路
- 作者提出模拟矩估计量，围绕几何遍历性等条件分析大样本性质，使模拟过程渐近平稳且其遍历分布不依赖初值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了弱一致性、强一致性和渐近正态性的条件，并在资产定价模型中讨论这些正则条件之间的取舍。
- 阅读关注点
- 重点核对几何遍历性及其他正则条件如何成立、模拟样本与观测样本的增长要求，以及渐近方差和实际计算方式。
- 阅读边界
- 摘要未列出具体正则条件、模拟长度安排或有限样本表现；上述理论性质不能直接推广到任意马尔可夫资产价格模型。
原文摘要
This paper provides a simulated moments estimator of the parameters of dynamic models in which the state vector follows a time-homogeneous Markov process. Conditions are provided for both weak and strong consistency as well as asymptotic normality. Various trade-offs among the regularity conditions underlying the large sample properties of the simulated moments estimator are discussed in the context of an asset-pricing model. Geometric ergodicity of the underlying Markov process plays a central role in the analysis, ensuring that the simulated processes are asymptotically stationary with an ergodic distribution that is independent of starting values. Copyright 1993 by The Econometric Society.