Asymptotic Filtering Theory for Univariate Arch Models
单变量 ARCH 模型的渐近滤波理论AI 解读 ↓
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单变量 ARCH 模型的渐近滤波理论
- 研究问题
- 设定有误的 ARCH 模型能多准确地估计条件方差，不同误设如何影响滤波效率，渐近最优的条件方差估计应怎样刻画？
- 方法与思路
- 作者用连续记录渐近方法近似方差测量误差的分布，据此比较 ARCH 模型的滤波效率，并分析不同误设及渐近最优估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该理论刻画误设对效率的影响，为三个扩散模型推导最优 ARCH 滤波器，并分析 GARCH(1,1)、AR(1) EGARCH 等模型。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对连续记录渐近序列、测量误差与效率的定义，以及三个扩散模型下最优滤波器和常见 ARCH 形式的比较条件。
- 阅读边界
- 摘要未给出扩散模型、误设类别及效率公式，也未报告有限样本证据；渐近最优性不能直接解释为实际样本中的普遍优势。
原文摘要
Researchers often employ ARCH models to estimate conditional variances and covariances. How successfully can misspecified ARCH models carry out this estimation? This paper employs continuous record asymptotics to approximate the distribution of the measurement error. This allows the authors to (1) compare the efficiency of various ARCH models, (2) characterize the impact of different kinds of misspecification on efficiency, and (3) characterize asymptotically optimal ARCH conditional variance estimates. They apply their results to derive optimal ARCH filters for three diffusion models, and to examine in detail the filtering properties of GARCH(1,1), AR(1) EGARCH, and the model of S. Taylor (1986) and G. W. Schwert (1989). Copyright 1994 by The Econometric Society.