LARGE SAMPLE DISTRIBUTION OF WEIGHTED SUMS OF ARCH( p ) SQUARED RESIDUAL CORRELATIONS
ARCH(p) 平方残差相关加权和的大样本分布AI 解读 ↓
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ARCH(p) 平方残差相关加权和的大样本分布
- 研究问题
- 对 ARCH(p) 模型平方残差的样本自相关进行加权求和时，其大样本分布如何受估计方法、误差分布与矩条件影响？
- 方法与思路
- 作者为平方残差样本自相关的线性统计量建立渐近理论，允许多种实际使用的估计量，并在若干特例中识别极限分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，结果不依赖误差正态性，但要求四阶矩存在；若干特殊情形下，极限分布可写为熟知的布朗运动泛函。
- 阅读关注点
- 应核对允许的估计量类别、加权方式与滞后范围、四阶矩要求的具体对象，以及参数估计如何进入平方残差相关的极限。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定一般权重下的分布形式；结果要求四阶矩，不能据此直接扩展到四阶矩不存在的误差。
原文摘要
We develop asymptotic theory for linear statistics of sample autocorrelations of squared residuals from an ARCH( p ) model. Our results are valid for most estimators used in practice and do not depend on the assumption of normality of the errors; the existence of the fourth moment is required. In several special cases, we identify the limit distributions as well-known functionals of a Brownian motion.