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Parameter changes in GARCH model

机译：GARCH模型中的参数更改

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A new method for detecting the parameter changes in generalized autoregressive heteroskedasticity GARCH (1,1) model is proposed. In the proposed method, time series observations are divided into several segments and a GARCH (1,1) model is fitted to each segment. The goodness-of-fit of the global model composed of these local GARCH (1,1) models is evaluated using the corresponding information criterion (IC). The division that minimizes IC defines the best model. Furthermore, since the simultaneous estimation of all possible models requires huge computational time, a new time-saving algorithm is proposed. Simulation results and empirical results both indicate that the proposed method is useful in analysing financial data.
机译：提出了一种检测广义自回归异方差GARCH（1,1）模型参数变化的新方法。在提出的方法中，将时间序列的观测分为几个部分，并将GARCH（1,1）模型拟合到每个部分。使用相应的信息标准（IC）评估由这些局部GARCH（1,1）模型组成的全局模型的拟合优度。最小化IC的划分定义了最佳模型。此外，由于同时估计所有可能的模型需要大量的计算时间，因此提出了一种新的节省时间的算法。仿真结果和实证结果均表明该方法可用于财务数据分析。

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