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A UNIFIED APPROACH TO STANDARDIZED-RESIDUALS-BASED CORRELATION TESTS FOR GARCH-TYPE MODELS

机译：GARCH类型模型的基于标准化残差的关联测试的统一方法

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In this paper, we propose a unified approach to generating standardized-residuals-based correlation tests for checking GARCH-type models. This approach is valid in the presence of estimation uncertainty, is robust to various standardized error distributions, and is applicable to testing various types of misspecifications. By using this approach, we also propose a class of power-transformed-series (PTS) correlation tests that provides certain robustifications and power extensions to the Box-Pierce, McLeod-Li, Li-Mak, and Berkes-Horvath-Kokoszka tests in diagnosing GARCH-type models. Our simulation and empirical example show that the PTS correlation tests outperform these existing autocorrelation tests in financial time series analysis.
机译：在本文中，我们提出了一种统一的方法来生成基于标准化残差的相关检验，以检查GARCH类型的模型。这种方法在存在估计不确定性的情况下是有效的，对各种标准化的误差分布具有鲁棒性，并且适用于测试各种类型的错误规格。通过使用这种方法，我们还提出了一类功率变换系列（PTS）相关测试，该测试为Box-Pierce，McLeod-Li，Li-Mak和Berkes-Horvath-Kokoszka测试提供了一定的鲁棒性和功率扩展。诊断GARCH类型的模型。我们的仿真和经验示例表明，在金融时间序列分析中，PTS相关性测试优于这些现有的自相关性测试。

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