On the use of the Box–Cox transformation on conditional variance models
On the use of the Box–Cox transformation on conditional variance models
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关于 Box-Cox 变换在条件方差模型上的使用
DOI：
10.1016/j.frl.2006.10.001
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
G. Tsiotas
中科院分区：
文献类型：
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作者：
G. Tsiotas
我们考察了Box-Cox变换对条件方差规范的影响。通过推导其自相关函数，我们推断出由于这种非线性变换中规范参数的存在而具有“丰富的”自相关结构。为了说明变换对条件方差模型的影响，我们首先建立了条件方差模型的理论自相关函数，然后利用真实的金融时间序列数据研究了模型的拟合。
We investigate the effects of using the Box–Cox transformation on conditional variance specifications. By deriving its autocorrelation functions, we infer “rich” autocorrelation structures due to the existence of the specification parameter in this non-linear transformation. To illustrate transformation's effects on conditional variance models, we first generate its theoretical autocorrelation function and then investigate model's fit using real financial time-series data.