Inference and testing on the boundary in extended constant conditional correlation GARCH models
扩展常条件相关 GARCH 模型的边界推断与检验AI 解读 ↓
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扩展常条件相关 GARCH 模型的边界推断与检验
- 研究问题
- 当扩展常条件相关 GARCH 模型的真实参数位于参数空间边界时，如何开展有效推断，尤其是检验是否存在波动率溢出？
- 方法与思路
- 作者推导边界情形下 QMLE 的大样本性质，以及相关似然比、Wald 和得分统计量的极限分布，并进行模拟和汇率应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，边界导致估计与检验的大样本性质呈非标准形式；论文研究检验的尺寸和功效，并以汇率之间的波动率溢出作示例。
- 阅读关注点
- 核对哪些参数限制使无溢出假设落在边界、非标准极限分布与临界值的计算，以及三类检验在模拟中的尺寸和功效。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定边界分布形式、临界值实现或汇率应用结论；摘要未报告哪类检验表现更好及具体数值。
原文摘要
We consider inference and testing in extended constant conditional correlation GARCH models in the case where the true parameter vector is a boundary point of the parameter space. This is of particular importance when testing for volatility spillovers in the model. The large-sample properties of the QMLE are derived together with the limiting distributions of the related LR, Wald, and score statistics. Due to the boundary problem, these large-sample properties become nonstandard. The size and power properties of the tests are investigated in a simulation study. As an empirical illustration we test for (no) volatility spillovers between foreign exchange rates.