Oszacowanie MLE z błędami skorelowanymi szeregowo

I Aby ocenić parametry pomocą MLE. Załóżmy, że błędy są skorelowane szeregowo, to jak wybrałbym funkcję prawdopodobieństwa? $a_t = a_{t-1}+\theta+\epsilon_t$ $\epsilon_t$

macroeconomics econometrics statistics applied-econometrics Londyn
źródło

Czy wiesz coś o tym, jak są one skorelowane szeregowo?

cc7768

Nie, ale załóżmy, że korelacja szeregowa pierwszego rzędu

ϵ_{t} = ρ ϵ_{t - 1} + e_{t}

$\epsilon_t = \rho\epsilon_{t-1}+e_t$

londyn

Jakie parametry oceniasz? Prawdopodobnie współczynnik opóźnionej wartości ..

ChinG

tak, jest to parametr w

d a_{t}

$da_t$

londyn

Odpowiedzi:

-2

$\{a_t\}$

$\varepsilon_t$ $e_t$

Jeśli szukasz funkcji w puszce do oszacowania GARCH, zobacz https://www.kevinsheppard.com/MFE_Toolbox . Jeśli szukasz trochę teorii na temat tego, jak ustalić prawdopodobieństwo, zobacz http://www.math.elte.hu/probability/markus/AlkmatTS1/ARCH_GARCH_Eload.html .

hipHopMetropolisHastings
źródło

To nie jest model ARCH.

luchonacho

Zaktualizowano, aby odzwierciedlić, że jest to naprawdę GARCH. Mój błąd.

hipHopMetropolisHastings