Garch Model Test Using High-Frequency Data
Garch Model Test Using High-Frequency Data
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使用高频数据的 Garch 模型测试
DOI：
10.3390/math8111922
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发表时间：
2020-11
期刊：
影响因子：
2.4
通讯作者：
Qiang Xiong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chunliang Deng;Xingfa Zhang;Yuan Li;Qiang Xiong
本工作致力于广义自回归条件异方差（GARCH）模型的参数检验研究。基于日GARCH模型，利用日内高频数据得到的参数估计量，提供调整后的似然比检验统计量和Wald检验统计量。推导了两个调整检验统计量的渐近分布，并讨论了选择最佳采样频率的方法。仿真研究表明，所提出的检验统计量比传统检验统计量（不使用日内高频数据）具有更好的规模和功效。给出了实证研究来说明所提出的测试的潜在应用。结果表明本文的思想具有一定的优越性，并且可以推广到其他GARCH类型模型。
This work is devoted to the study of the parameter test for the Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model. Based on the daily GARCH model, using the parameter estimator obtained by intraday high-frequency data, the adjusted Likelihood Ratio test statistic and Wald test statistic are provided. Asymptotic distributions of the two adjusted test statistics are deducted and a way to select the optimal sampling frequency is also discussed. Simulation studies show that the proposed test statistics have better size and power than traditional ones (without using intraday high-frequency data). An empirical study is given to illustrate the potential applications of the proposed tests. The results show the idea of this article is of certain superiority and it can be extended to other GARCH type models.
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DOI：
10.2139/ssrn.1533475
发表时间：
2010-10
期刊：
Microeconomics: General Equilibrium & Disequilibrium eJournal
影响因子：
--
作者：
Peter Reinhard Hansen;Zhuo Huang;Howard Howan Stephen Shek
通讯作者：
Peter Reinhard Hansen;Zhuo Huang;Howard Howan Stephen Shek
影响因子：
1.4
作者：
C. Francq;Jean-Michel ZakoI¨an
通讯作者：
C. Francq;Jean-Michel ZakoI¨an
影响因子：
1.9
作者：
C. Francq;J. Zakoian
通讯作者：
C. Francq;J. Zakoian
影响因子：
3.7
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
0.8
作者：
Berkes, I;Horváth, L;Kokoszka, P
通讯作者：
Kokoszka, P