Regime Switching GARCH Models
Regime Switching GARCH Models
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政权切换 GARCH 模型
DOI：
10.2139/ssrn.914144
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发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Rombouts
中科院分区：
文献类型：
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作者：
L. Bauwens;Arie Preminger;J. Rombouts
我们开发了单变量状态切换GARCH （RS-GARCH）模型，其中条件方差随时间从一个GARCH过程切换到另一个GARCH过程。这种切换是由一个时变的概率控制的，它被指定为过去信息的函数。给出了矩的平稳性和存在性的充分条件。由于路径依赖，极大似然估计是不可行的。通过扩大参数空间以包含状态变量，采用Gibbs抽样算法进行贝叶斯估计是可行的。我们使用纳斯达克日收益序列来应用这个模型。
We develop univariate regime-switching GARCH (RS-GARCH) models wherein the conditional variance switches in time from one GARCH process to another. The switching is governed by a time-varying probability, specified as a function of past information. We provide sufficient conditions for stationarity and existence of moments. Because of path dependence, maximum likelihood estimation is infeasible. By enlarging the parameter space to include the state variables, Bayesian estimation using a Gibbs sampling algorithm is feasible. We apply this model using the NASDAQ daily return series.