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Misspecification Testing For The Conditional Distribution Model In Garch-type Processes

机译：Garch型过程中条件分布模型的错误规范测试

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In this article, we study goodness of fit tests for some distributions of the innovations which are usually adopted to explain the behavior of financial time series. Inference is developed in the context of GARCH-type models. Functional bootstrap tests are employed, assuming that the conditional means and variances of the model are correctly specified. The performances of the functional tests are assessed with a Monte Carlo experiment, based on some of the most common distributions adopted in the financial framework. The results of an application to the series of squared residuals from a PARCH(1, 1) model fitted to a series of foreign exchange rates returns are also shown.
机译：在本文中，我们研究了一些创新分布的拟合优度，这些创新通常用于解释金融时间序列的行为。推断是在GARCH类型的模型中开发的。假设正确指定了模型的条件均值和方差，则使用功能自举测试。功能测试的性能是根据财务框架中采用的一些最常见的分布情况，通过蒙特卡洛实验进行评估的。还显示了将PARCH（1，1）模型的一系列平方残差应用于一系列外汇收益率的结果。

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