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Titel: 

Quasi-maximum likelihood estimation in generalized polynomial autoregressive conditional heteroscedasticity models

Dokument gelöscht auf Wunsch der Autor:in bzw. der Herausgeber:in.

Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2013
Schriftenreihe/Nr.: 
IWQW Discussion Papers No. 03/2013
Verlag: 
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Institut für Wirtschaftspolitik und Quantitative Wirtschaftsforschung (IWQW), Nürnberg
Zusammenfassung: 
In this article consistency and asymptotic normality of the quasi-maximum likelihood esti- mator (QMLE) in the class of polynomial augmented generalized autoregressive conditional heteroscedasticity models (GARCH) is proven. The result extend the results of (Berkes et al., 2003) and (Francq and Zaköian, 2004) of the standard GARCH model to augmented GARCH models introduced by (Duan, 1997) which contains many commonly employed GARCH models as special cases. The conditions for consistency and asymptotic normality are more tractable than the ones discussed in (Straumann and Mikosch, 2006).
Schlagwörter: 
asymptotic normality
consistency
polynomial augmented GARCH models
quasi-maximum likelihood estimation
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Dokument gelöscht auf Wunsch der Autor:in bzw. der Herausgeber:in am: 8. Mai 2013
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