一个整值ARCH(p)模型的经验似然推断

研究整值ARCH(p)模型的经验似然推断.利用经验似然方法,给出了模型参数的最大经验似然估计,并证明了估计量的相合性和渐近正态性.

ARCH(p)模型样本均值与样本自相关函数的渐近正态性

利用严平稳m步相依序列中心极限定理证明了ARCH(p)模型样本均值与样本自相关函数的渐近正态性质.

ARCH(p)模型的严平稳遍历性和高阶矩

其中α_o>0,α_i≥0,i=1,2,…,p,{ε_t}是i.j.d随机序列,Eε_t=0,Eε_t^2=1.称模型(1)为ARCH(p)(Autoregressive conditional heteroscedasticity)模型.它由Engle首先引入并被广泛地用于计量经济建设,如通货膨胀率、兑换率、利率和股票价值(应用文献见J.of Econometrics,52(1992),1～311及其所引文献).但关于模型(1)的严平稳遍历性和高阶矩存在的条件,至今尚无满意的结果,而这些条件是时间序列统计推断的基础.Nelson对ARCH(1)给出了严平稳遍历的充要条件,他的结果无法推广到ARCH(p)的情形.Bougeral和Picard给出了ARCH(p)存在严平稳遍历解的充要条件。