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GARCH模型的二次加权复合分位数估计
文献摘要：
基于复合分位数回归理论对GARCH模型提出更加稳健有效的二次加权复合分位数回归(BWCQR)估计,讨论了该估计权重的数值解及其大样本性质.数值模拟显示,当扰动项为厚尾分布时所提出的BWCQR估计明显优于传统的类极大似然(QMLE)估计、分位数回归(QR)估计和复合分位数回归(CQR)估计.应用BWCQR方法建立股指的波动率系统,进一步验证了BWCQR估计在实践意义下的竞争性.
文献关键词：
GARCH模型;二次加权复合分位数回归(BWCQR);渐进正态
中图分类号：
作者姓名：
钟泽君;李婷婷
作者机构：
西南大学数学与统计学院,重庆400715
文献出处：
引用格式：
[1]钟泽君;李婷婷-.GARCH模型的二次加权复合分位数估计)[J].西南师范大学学报（自然科学版）,2022(05):10-21
A类：
复合分位数估计,BWCQR,QMLE,CQR
B类：
GARCH,二次加权,复合分位数回归,计权,数值解,大样本,极大似然,股指,波动率,竞争性,渐进正态
AB值：
0.187761
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