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dc.contributor.authorArdelean, Vladen
dc.date.accessioned2009-11-09-
dc.date.accessioned2010-01-13T14:02:05Z-
dc.date.available2010-01-13T14:02:05Z-
dc.date.issued2009-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10419/29561-
dc.description.abstractThe Maximum likelihood estimation (MLE) is the most widely used method to estimate the parameters of a GARCH(p,q) process. This is owed to the fact that the MLE, among other properties, is asymptotically efficient. Even though the MLE is sensitive to outliers, which can occur in time series. In order to abate the influence of outliers, robust estimators are introduced. Afterwards an Monte Carlo study compares the introduced estimators.en
dc.language.isoengen
dc.publisher|aFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Institut für Wirtschaftspolitik und Quantitative Wirtschaftsforschung (IWQW) |cNürnbergen
dc.relation.ispartofseries|aIWQW Discussion Papers |x06/2009en
dc.subject.ddc330en
dc.subject.keywordGARCHen
dc.subject.keywordRobust-Estimatesen
dc.subject.keywordM-Estimatesen
dc.subject.stwARCH-Modellen
dc.subject.stwMaximum-Likelihood-Methodeen
dc.subject.stwRobustes Verfahrenen
dc.subject.stwTheorieen
dc.titleThe impacts of outliers on different estimators for GARCH processes: an empirical study-
dc.type|aWorking Paperen
dc.identifier.ppn612504670en
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungenen
dc.identifier.repecRePEc:zbw:iwqwdp:062009en

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