Estimation of k-factor GIGARCH process : a Monte Carlo study
Résumé
In this paper, we discuss the parameter estimation for a k-factor generalized long memory process with conditionally heteroskedastic noise. Two estimation methods are proposed. The first method is based on the conditional distribution of the process and the second is obtained as an extension of Whittle's estimation approach. For comparison purposes, Monte Carlo simulations are used to evaluate the finite sample performance of these estimation techniques.
Dans ce papier, nous discutons l'estimation des paramètres d'un processus GIGARCH à k facteurs à partir de deux méthodes. La première méthode est basée sur la distribution conditionnelle du processus et la seconde est une extension de l'estimation classique de Whittle. Des simulations de Monte Carlo permettent de comparer les propriétés de ces deux méthodes à distance finie.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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