Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/251477
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorТерех, В. С.-
dc.date.accessioned2020-11-24T11:24:47Z-
dc.date.available2020-11-24T11:24:47Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationЖурнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика = Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. - 2020. - № 2. - С. 69-78ru
dc.identifier.issn1561-834X-
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/251477-
dc.description.abstractМодель GARCH(1,  1) используется для анализа и прогнозирования финансовых и экономических временных рядов. В классическом варианте для оценки параметров модели применяется метод максимального правдоподобия, однако он неудобен при анализе моделей, остатки которых имеют распределения, отличные от нормального. Рассматривается метод М-оценки параметров модели GARCH(1,  1), представляющий собой обобщение метода максимального правдоподобия. Описан алгоритм построения М-оценок, исследованы их асимптотические свойства. Сформулирован ряд условий, при выполнении которых оценка является строго состоятельной и имеет асимптотически нормальное распределение. С помощью такого метода можно анализировать модели с различными распределениями остатков. В частности, модели с устойчивыми и умеренно устойчивыми распределениями, позволяющие учесть особенности реальных финансовых данных: кластеризацию волатильности, тяжелые хвосты, несимметричность.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherМинск : БГУru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математикаru
dc.titleАсимптотические свойства М-оценки параметров модели GARCH(1, 1)ru
dc.title.alternativeAsymptotic properties of M-estimator for GARCH(1, 1) model parameters / U. S. Tserakhru
dc.typearticleen
dc.rights.licenseCC BY 4.0ru
dc.identifier.DOI10.33581/2520-6508-2020-2-69-78-
dc.description.alternativeGARCH(1,  1) model is used for analysis and forecasting of financial and economic time series. In the classical version, the maximum likelihood method is used to estimate the model parameters. However, this method is not convenient for analysis of models with residuals distribution different from normal. In this paper, we consider M-estimator for the GARCH(1,  1) model parameters, which is a generalization of the maximum likelihood method. An algorithm for constructing an M-estimator is described and its asymptotic properties are studied. A set of conditions is formulated under which the estimator is strictly consistent and has an asymptotically normal distribution. This method allows to analyze models with different residuals distributions; in particular, models with stable and tempered stable distributions that allow to take into account the features of real financial data: volatility clustering, heavy tails, asymmetry.ru
Располагается в коллекциях:2020, №2

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
69-78.pdf741,04 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.