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首页> 外文期刊>Journal of applied econometrics >Comovements and asymmetric tail dependence in state housing prices in the USA: A nonparametric approach
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Comovements and asymmetric tail dependence in state housing prices in the USA: A nonparametric approach

机译：美国房价在美国的复苏和不对称尾巴：一种非参数方法

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We reexamine the methods used in estimating comovements among US regional home prices and find that there are insufficient moments to ensure a normal limit necessary for employing the quasi-maximum likelihood estimator. Hence we propose applying the self-weighted quasi-maximum exponential likelihood estimator and a bootstrap method to test and account for the asymmetry of comovements as well as different magnitudes across state pairs. Our results reveal interstate asymmetric tail dependence based on observed house price indices rather than residuals from fitting autoregressive-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (AR-GARCH) models.
机译：我们重新审视用于估算美国区域房价的复合的方法，并发现没有足够的时刻来确保采用准最大似然估计的正常限制。因此，我们提出了应用自重式准则指数似然估计器和引导方法来测试和占据可执行的不对称性以及跨状态对的不同幅度。我们的结果揭示了基于观察到的房价指数而不是拟合自回归的自回归条件异质娱乐性（AR-GARCH）模型的州际不对称尾部依赖性。

著录项

  • 来源
    《Journal of applied econometrics》 |2019年第5期|843-849|共7页
  • 作者

    Huang Haitao; Peng Liang; Yao Vincent W.;

  • 作者单位

    Georgia State Univ Dept Risk Management & Insurance Atlanta GA 30303 USA;

    Georgia State Univ Dept Risk Management & Insurance Atlanta GA 30303 USA;

    Georgia State Univ Dept Real Estate Atlanta GA 30303 USA;

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