Financial applications of ARMA models with GARCH errors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Financial returns are often modeled as stationary time series with innovations having heteroscedastic conditional variances. This paper seeks to derive the kurtosis of stationary processes with GARCH errors. The problem of hypothesis testing for stationary ARMA(p, q) processes with GARCH errors is studied. Forecasting of ARMA(p, q) processes with GARCH errors is also discussed in some detail. Design/methodology/approach – Estimating-function methodology was the principal method used for the research. The results were also illustrated using examples and simulation studies. Volatility modeling is the subject of the paper. Findings – The kurtosis of stationary processes with GARCH errors is derived in terms of the model parameters (?), ?-weights, and the kurtosis of the innovation process. Hypothesis testing for stationary ARMA(p, q) processes with GARCH errors based on the estimating-function approach is shown to be superior to the least-squares approach. The fourth moment of the l-steps-ahead forecast error is related to the model parameters and the kurtosis of the innovation process. Originality/value – This paper will be of value to econometricians and to anyone with an interest in the statistical properties of volatility modeling.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle