半連続時系列におけるボラティリティモデルの準似然推定

依存関係のあるゼロが一定の割合を占め、残りの観測値が正の値である時系列を考慮します。これらは非負値からなるGARCHプロセスと見なされます。我々の最初の目標は、半連続分布を考慮に入れてオムニバスモデルのパラメータの推定です。ハードル分布と依存ゼロの組み合わせにより、古典的なGARCH推定技術が失敗することが明らかになっています。2つの異なる準似然アプローチを採用しています。両方の推定量は強い一貫性と漸近的正規性が証明されています。2番目の目標は、ブートストラップの追加機能を用いた予測の提案です。考慮されたモデルのクラスは、乗法誤差モデルとして再定式化可能です。経験的な特性は、採用された手法の計算効率を示すシミュレーション研究で示されています。開発された手法は、保険請求に関する数理的問題を通じて提示されています。