Estimating GARCH-type models with symmetric stable innovations: Indirect inference versus maximum likelihood
Estimating GARCH-type models with symmetric stable innovations: Indirect inference versus maximum likelihood
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估计具有对称稳定创新的 GARCH 型模型：间接推理与最大似然
DOI：
10.1016/j.csda.2013.07.028
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
A. Parrini
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Calzolari;R. Halbleib;A. Parrini
金融回报表现出条件异方差，其波动性对负回报和正回报（杠杆效应）的不对称反应，以及肥尾。α-稳定分布是捕获金融收益条件分布尾部厚度的自然选择，而garch型模型在描述条件异方差和杠杆效应方面非常流行。然而，α-稳定分布在金融应用中的实际实现一直受到其估计困难的限制。比较了以Student 's t分布误差为辅助模型的GARCH间接推理方法与具有对称α-稳定创新的GARCH模型的最大似然估计方法的性能。结果表明，与间接推理方法相比，最大似然方法的预期效率提高需要较高的计算成本。
Financial returns exhibit conditional heteroscedasticity, asymmetric responses of their volatility to negative and positive returns (leverage effects) and fat tails. The α-stable distribution is a natural candidate for capturing the tail-thickness of the conditional distribution of financial returns, while the GARCH-type models are very popular in depicting the conditional heteroscedasticity and leverage effects. However, practical implementation of α-stable distribution in finance applications has been limited by its estimation difficulties. The performance of the indirect inference approach using GARCH models with Student’s t distributed errors as auxiliary models is compared to the maximum likelihood approach for estimating GARCH-type models with symmetric α-stable innovations. It is shown that the expected efficiency gains of the maximum likelihood approach come at high computational costs compared to the indirect inference method.
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B. Brorsen
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永田 修一
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