| |
Сеттар, А.
Квазiмаксимальна оцiнка правдоподiбностi моделi Component-GARCH за допомогою алгоритму стохастичного наближення iз застосуванням до S&P500 (англ. мов.) [Електронний ресурс] = Quasi-maximum likelihood estimation of the Component-GARCH model using the stochastic approximation algorithm with application to the S&P 500 / А. Сеттар, Н. I. Фатмi, М. Бадауї
// Mathematical Modeling and Computing. – 2021. – Vol. 8, № 3. – С. 379-390. – DOI: https://doi.org/10.23939/mmc2021.03.379.
У цiй роботi простiр параметрiв CGARCH, побудований iз просторiв параметрiв компонента GARCH(1,1), апрiорi надається для iдентифiкацiї його форми GARCH. Такий простiр виконує слабкi обмеження невiд'ємностi умовної дисперсiї CGARCH, що попередньо оцiнюється, забезпечуючи iснування оцiнки QML у значеннi алгоритму стохастичного
наближення. Представлено iмiтацiйний експеримент, а також емпiричне застосування до iндексу S&P500, i обидва вони показують ефективнiсть запропонованого методу. |
