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Subgeometrically ergodic autoregressions with autoregressive conditional heteroskedasticity

Mika Meitz · Pentti Saikkonen首次提交 2022-05-24 · 修订 2023-04-20 · v2arXiv预印本

带 ARCH 误差的次几何遍历自回归AI 解读

In this paper, we consider subgeometric (specifically, polynomial) ergodicity of univariate nonlinear autoregressions with autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH). The notion of subgeometric ergodicity was introduced in the Markov chain literature in 1980s and it means that the transition probability measures converge to the stationary measure at a rate slower than geometric; this rate is also closely related to the convergence rate of $β$ -mixing coefficients.…In this paper, we consider subgeometric (specifically, polynomial) ergodicity of univariate nonlinear autoregressions with autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH). The notion of subgeometric ergodicity was introduced in the Markov chain literature in 1980s and it means that the transition probability measures converge to the stationary measure at a rate slower than geometric; this rate is also closely related to the convergence rate of $β$-mixing coefficients.…

宏观 · 时间序列金融 · 波动率

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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