Reprint of: Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究条件方差的动态建模及其平稳、自相关性质，并应用于通胀不确定性，对应波动率与时间序列方向。
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重印：广义自回归条件异方差
- 研究问题
- 如何扩展ARCH过程，使当前条件方差同时依赖过去的条件方差，并刻画这种模型的平稳性、自相关结构和估计方法？
- 方法与思路
- 作者在条件方差方程中引入滞后条件方差，推导新模型的平稳条件及自相关结构，并讨论极大似然估计和检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提出ARCH的自然推广，并分析其概率性质与统计方法；通胀率不确定性的实证例子用于展示模型应用。
- 阅读关注点
- 应核对条件方差的参数约束、不同平稳性概念、似然所需条件，以及通胀应用如何定义和衡量条件不确定性。
- 阅读边界
- 题名标注为重印，导读仅依据所给出版社摘要；不能把重印年份当作方法首次提出年份，具体条件和实证数值也未说明。
原文摘要
A natural generalization of the ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedastic) process introduced in Engle (1982) to allow for past conditional variances in the current conditional variance equation is proposed. Stationarity conditions and autocorrelation structure for this new class of parametric models are derived. Maximum likelihood estimation and testing are also considered. Finally an empirical example relating to the uncertainty of the inflation rate is presented.