Maximum likelihood estimation of STAR and STAR‐GARCH models: theory and Monte Carlo evidence
STAR 与 STAR-GARCH 模型的极大似然估计：理论与蒙特卡洛证据AI 解读 ↓
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STAR 与 STAR-GARCH 模型的极大似然估计：理论与蒙特卡洛证据
- 研究问题
- 平稳 STAR-GARCH 模型具有哪些结构和统计性质，其极大似然估计在有限样本及条件均值或转换函数错设下如何表现？
- 方法与思路
- 作者研究 STAR-GARCH 的结构与统计性质，以数值模拟考察固定阈值、转换速度和模型错设的影响，并应用于标普 500 收益。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文发展了 STAR-GARCH 的结构和统计分析，并用模拟研究 STAR 及 STAR-GARCH 极大似然估计的有限样本性质。
- 阅读关注点
- 阅读全文应核对平稳性及估计理论的具体条件、固定阈值或速度的处理，以及各类错设怎样影响有限样本结果与应用选择。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确认一致性或渐近正态性定理的完整结论与条件；模拟结果未列数值，也不能推断版本变化。
原文摘要
Abstract Theoretical and practical interest in non‐linear time series models, particularly regime switching models, have increased substantially in recent years. Given the abundant research activity in analysing time‐varying volatility through Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) processes (see Engle, 1982 ; Bollerslev, 1986 ), it is important to analyse regime switching models with GARCH errors. A popular specification in this class is the (stationary) Smooth Transition Autoregressive–GARCH (STAR‐GARCH) model. Little is presently known about the structure of the model, or the consistency, asymptotic normality and finite sample properties of the estimators. The paper develops the structural and statistical properties of the STAR‐GARCH model, and investigates the finite sample properties of maximum likelihood estimation (MLE) of STAR and STAR‐GARCH models through numerical simulation. The effects of fixing the threshold value and/or the transition rate for the STAR model, misspecification of the conditional mean and the transition function of the STAR‐GARCH model, and the finite sample properties of the MLE for the STAR‐GARCH model, are also examined. These numerical results are used as a guide in empirical research, with an application to Standard and Poor's Composite 500 Index returns for alternative STAR‐GARCH models. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.