ASYMPTOTIC INFERENCE FOR NONSTATIONARY GARCH
非平稳 GARCH 模型的渐近推断AI 解读 ↓
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非平稳 GARCH 模型的渐近推断
- 研究问题
- GARCH(1,1) 的准最大似然估计在不存在平稳过程版本的参数区域能否仍保持一致性和渐近正态性，包括爆炸行为情形？
- 方法与思路
- 作者研究 GARCH(1,1) 准最大似然估计的渐近性质，将分析扩展到不存在平稳版本的参数区域；摘要未展开证明与正则条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，似然估计的相关渐近性质覆盖平稳与爆炸行为，反对其所引文献提出的类似单位根临界情形的推测。
- 阅读关注点
- 应核对所讨论参数的范围、创新分布与矩条件、初始值处理及归一化方式，并确认平稳边界附近的推断是否具有一致有效性。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要解读；作者所称整个参数区域仍需结合全文条件理解，摘要不足以判断边界推断和有限样本表现。
原文摘要
Consistency and asymptotic normality are established for the highly applied quasi-maximum likelihood estimator in the GARCH(1,1) model. Contrary to existing literature we allow the parameters to be in the region where no stationary version of the process exists. This has the important implication that the likelihood-based estimator for the GARCH parameters is consistent and asymptotically normal in the entire parameter region including both stationary and explosive behavior. In particular, there is no “knife edge result like the unit root case” as hypothesized in Lumsdaine (1996, Econometrica 64, 575–596).Anders Rahbek is grateful for support from the Danish Social Sciences Research Council, the Centre for Analytical Finance (CAF), and the EU network DYNSTOCH. Both authors thank the two anonymous referees and the editor for highly valuable and detailed comments that have, we believe, led to a much improved version of the paper, both in terms of the econometric theory and of the presentation.