一类带有GARCH类误差项的自回归滑动平均模型

摘要：

本文结合DAR模型及传统的ARMA-GARCH模型,提出一类带有新型GARCH类误差项的自回归滑动平均模型.该模型比DAR模型引入更多数据信息,同时定义一种由可观测序列驱动的新型条件异方差结构,比传统ARMA-GARCH模型的条件方差更易于估计.本文研究模型参数的拟极大似然估计,并在较弱矩条件下证明估计量的渐近正态性;数值模拟结果证实该模型在有限样本下的有效表现;实证研究表明:该模型可以提高数据拟合效果,因而具有一定应用价值.

关键词：自回归滑动平均模型;DAR模型;拟极大似然估计;矩条件;渐近正态性

所属期刊栏目：40

分类号：O212.1(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;广东省普通高校创新团队项目;广州大学科研基金;广州大学科研基金

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：195-205