Arbeitspapier

Estimating smooth transition autoregressive models with GARCH errors in the presence of extreme observations and outliers

This paper investigates several empirical issues regarding quasimaximum likelihood estimation of Smooth Transition Autoregressive (STAR) models with GARCH errors, specifically STAR-GARCH and STAR-STGARCH. Convergence, the choice of different algorithms for maximising the likelihood function, and the sensitivity of the estimates to outliers and extreme observations, are examined using daily data for S&P 500, Heng Seng and Nikkei 225 for the period January 1986 to April 2000.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: ISER Discussion Paper ; No. 539

Klassifikation
Wirtschaft
Thema
ARCH-Modell
Theorie
Maximum-Likelihood-Methode

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Chan, Felix
MacAleer, Michael
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Osaka University, Institute of Social and Economic Research (ISER)
(wo)
Osaka
(wann)
2001

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:44 MEZ

Datenpartner

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Chan, Felix
  • MacAleer, Michael
  • Osaka University, Institute of Social and Economic Research (ISER)

Entstanden

  • 2001

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