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Misspecification tests for periodic long memory GARCH models

机译：周期性长记忆GARCH模型的规格错误测试

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Distributional theory for Quasi-Maximum Likelihood estimators in long memory conditional heteroskedastic models is not formally defined, even asymptotically. Because of that, this paper analyses the real size and power of the likelihood ratio and the Lagrange multiplier misspecification tests when periodic long memory GARCH models are involved. The performance of these tests is studied by means of Monte Carlo simulations with respect to the class of generalized long memory GARCH models. For this class of models, analytical derivatives are developed. An application to the USD/JPY exchange rate is also provided.
机译：在长记忆条件异方差模型中，拟最大似然估计的分布理论尚未正式定义，甚至没有渐近定义。因此，本文分析了当涉及周期性长记忆GARCH模型时，似然比的实际大小和功效以及Lagrange乘数指定错误测试。这些测试的性能是通过蒙特卡洛模拟针对广义长记忆GARCH模型的类别进行研究的。对于此类模型，开发了分析导数。还提供了美元/日元汇率的应用程序。

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