Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: http://hdl.handle.net/10419/61738
Autoren: 
Giraitis, Liudas
Kokoszka, Piotr
Leipus, Remigijus
Teyssière, Gilles
Datum: 
1999
Schriftenreihe/Nr.: 
SFB 373 Discussion Paper No. 1999,81
Zusammenfassung: 
The paper is concerned with the estimation of the long memory parameter in a conditionally heteroskedastic model proposed by Giraitis, Robinson and Surgailis (1999). We consider methods based on the partial sums of the squared observations which are similar in spirit to the classical R/S analysis as well as spectral domain approximate maximum likelihood estimators. The finite sample performance of the estimators is examined by means of a Monte Carlo study.
Schlagwörter: 
long memory
ARCH models
semiparametric estimation
modified R/S
KPSS and V/S statistics
periodogram
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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