【摘 要】
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In modeling volatility in financial time series,the double-threshold autoregressive conditional heteroscedastic (DTARCH) model has been demonstrated as a us
【机 构】
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University of North Carolina
【出 处】
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2009 International Conference on Financial Statistics and Fi
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In modeling volatility in financial time series,the double-threshold autoregressive conditional heteroscedastic (DTARCH) model has been demonstrated as a useful variant of the autoregressive conditional heteroscedastic (ARCH) models.It assumes piecewise linear structures on the conditional mean and variance and is useful for modelling conditional heteroscedasticity with nonlinear structures such as asymmetric cycles,jump resonance and amplitude-frequency dependence.Since asset returns often display heavy tails and outliers,it is worth studying robust DTARCH modelling without specific distribution assumptions.
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