Alternativní odhady v ARMA-GARCH modelech
Alternative estimators for ARMA-GARCH models
diploma thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/176148Identifiers
Study Information System: 238644
Collections
- Kvalifikační práce [11327]
Author
Advisor
Referee
Prášková, Zuzana
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Financial and Insurance Mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
12. 9. 2022
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
GARCH|quasi-věrohodnost|odhady|časové řady|volatilitaKeywords (English)
GARCH|quasi-likelihood|estimators|time series|volatilityGARCH modely se používají k popisu volatility časových řad. GARCH procesy se standardně odhadují metodou maximální věrohodnosti nebo maximální quasi-věrohodnosti. Jelikož ale tyto metody vyžadují znalost rozdělení řídícího šumu, a nebo konečnost jeho čtvrtého momentu, nejsou tyto odhady vhodné pro všechny situace. V práci je popsáno několik odhadů, které by v některých specifických případech mohly být vhodnou alterna- tivou ke klasickým odhadům. Těmito odhady jsou: metoda nejmenších čtverců, vážené Lp odhady a odhad metodou součtu nejmenších absolutních odchylek s logaritmickou trans- formací. Tyto odhady jsou následně porovnány v simulační studii pro různá nastavení. Nakonec jsou představené odhady použity na reálná data. 1
GARCH models are used to describe the volatility of time series. GARCH processes are usually estimated by maximum likelihood or by maximum quasi-likelihood method. However, as these methods require knowledge of the distribution of the innovations or the existence of their fourth moment, they are not always suitable. Several alternative methods that could be an appropriate alternative to classical estimators are described in this thesis. Those estimators are: least squares estimators, weighted Lp estimators and least absolute deviations estimator with logarithmic transformation. These estimators are compared in a simulation study for various settings. A real data application is provided as well. 1