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首页> 外文期刊>Journal of Time Series Analysis >INFERENCE FOR ASYMMETRIC EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE MODELS
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INFERENCE FOR ASYMMETRIC EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE MODELS

机译：非对称指数加权移动平均模型的推论

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The exponentially weighted moving average (EWMA) model in 'Risk-Metrics' has been a benchmark for controlling and forecasting risks in financial operations. However, it is incapable of capturing the asymmetric volatility effect and the heavy-tailed innovation, which are two important stylized features of financial returns. We propose a new asymmetric EWMA model driven by the Student's t-distributed innovations to take these two stylized features into account and study its maximum likelihood estimation and model diagnostic checking. The finite-sample performance of the estimation and diagnostic test statistic is examined by the simulated data.
机译：“风险度量”中的指数加权移动平均值（EWMA）模型已成为控制和预测金融业务风险的基准。但是，它无法捕获不对称的波动效应和重尾创新，这是财务收益的两个重要的程式化特征。我们提出了一个新的不对称EWMA模型，该模型由Student的t分布创新驱动，考虑了这两个风格化特征，并研究了其最大似然估计和模型诊断检查。通过模拟数据检查估计值和诊断测试统计量的有限样本性能。

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