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Estimation of the linkage matrix in O-Garch model and Go-Garch model.

机译:O-Garch模型和Go-Garch模型中链接矩阵的估计。

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摘要

We propose new estimation methods for the factor loading matrix in modeling multivariate volatility processes. The key step of the methods is based on the weighted scatter estimators, which does not involve optimizing any objective function and was embedded with robust estimation properties. The method can therefore be easily applied to high-dimensional systems without running into computational problems. The estimation is proved to be consistent and the asymptotic distribution is derived. We compare the performance with other estimation methods and demonstrate its superiority when using both simulated data as well as real-world case studies.
机译:我们提出了建模多元波动过程中的因子加载矩阵的新估计方法。该方法的关键步骤基于加权分散估计量,该估计量不涉及优化任何目标函数,并且具有鲁棒的估计属性。因此,该方法可以容易地应用于高维系统,而不会遇到计算问题。证明了该估计是一致的,并且得出了渐近分布。我们将性能与其他估算方法进行比较,并在使用模拟数据和实际案例研究时证明其优越性。

著录项

  • 作者

    Zheng, Lingyu.;

  • 作者单位

    Temple University.;

  • 授予单位 Temple University.;
  • 学科 Statistics.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2010
  • 页码 93 p.
  • 总页数 93
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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