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数学进展
综述文章
一元GARCH模型估计的渐近理论:平稳与非平稳情形
Asymptotic Theory of Univariate GARCH Estimation: Stationary and Nonstationary Case

王辉
 WANG  Hui

中央财经大学金融学院,北京,100081
School of Finance, Central University of Finance and Economics, Beijing, 100081, P. R. China

出版日期: 2013-04-25
DOI: 10.11845/sxjz.2013.42.02.0138

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摘要 ARCH/GARCH模型是刻画波动率最常用的模型. 本文综述一元GARCH模型的估计方法, 主要讨论准最大似然估计和最小绝对偏差估计方法的渐近性质. 此外, 本文还讨论了非平稳GARCH模型的估计问题.
关键词 GARCH 相合性 渐近正态性 准最大似然估计 最小绝对偏移估计    
Abstract:Models of (Generalized) Autoregressive Conditional Heteroskedasticity(ARCH/\\GARCH) form the most popular way of parameterizing volatility. This paper contains a survey of estimation methods of univariate GARCH models with a special attention given to the asymptotic results of the quasi-maximum likelihood method and the least absolute deviation method. The estimation for non-stationary GARCH model is also discussed.
Key words consistency    asymptotic normality    quasi-maximum likelihood estimator    least absolute deviations estimation
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