Least squares estimation of ARCH models with missing observations

Pascal Bondon, Natalia Bahamonde

Producción científica: Contribución a una revistaArtículorevisión exhaustiva

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Resumen

A least squares estimator for ARCH models in the presence of missing data is proposed. Strong consistency and asymptotic normality are derived. Monte Carlo simulation results are analysed and an application to real data of a Chilean stock index is reported.

Idioma originalInglés
Páginas (desde-hasta)880-891
Número de páginas12
PublicaciónJournal of Time Series Analysis
Volumen33
N.º6
DOI
EstadoPublicada - nov. 2012

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Least squares estimation of ARCH models with missing observations'. En conjunto forman una huella única.

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