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A Two-step Estimating Approach for Heavy-tailed AR Models with Non-zero Median GARCH-type Noises

Rui She · Linlin Dai · Shiqing Ling首次提交 2025-06-13 · 修订 2025-11-18 · v2arXiv预印本

非零中位数 GARCH 型噪声下厚尾 AR 模型的两步估计AI 解读

This paper develops a novel two-step estimating procedure for heavy-tailed AR models with non-zero median GARCH-type noises, allowing for time-varying volatility. We first establish the self-weighted quantile regression estimator (SQE) across all quantile levels $τ\in (0,1)$ for the AR parameters $θ_{0}$ . We show that the SQE, less a bias, converges weakly to a Gaussian process at a rate of $n^{-1/2}$ . The bias is zero if and only if $τ$ equals $τ_{0}$ , the probability that…This paper develops a novel two-step estimating procedure for heavy-tailed AR models with non-zero median GARCH-type noises, allowing for time-varying volatility. We first establish the self-weighted quantile regression estimator (SQE) across all quantile levels $τ\in (0,1)$ for the AR parameters $θ_{0}$. We show that the SQE, less a bias, converges weakly to a Gaussian process at a rate of $n^{-1/2}$. The bias is zero if and only if $τ$ equals $τ_{0}$, the probability that…

宏观 · 时间序列结构变化与时变参数分位数与分布

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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