On the nonlinear estimation of GARCH models using an Extended Kalman Filter

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Resumen

A new mathematical representation, based on a discrete-time nonlinear state space formulation, is presented to characterize a Generalized Auto Regresive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model. Nonlinear parameter estimation and nonlinear state estimation, for this state space model, using an Extended Kalman Filter (EKF) are described. Finally some numerical results, which make evident the effectiveness and relevance of the proposed nonlinear estimation are given.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaProceedings of the World Congress on Engineering 2011, WCE 2011
Páginas148-151
Número de páginas4
EstadoPublicada - 2011
Publicado de forma externa
EventoWorld Congress on Engineering 2011, WCE 2011 - London, Reino Unido
Duración: 6 jul 20118 jul 2011

Serie de la publicación

NombreProceedings of the World Congress on Engineering 2011, WCE 2011
Volumen1

Conferencia

ConferenciaWorld Congress on Engineering 2011, WCE 2011
País/TerritorioReino Unido
CiudadLondon
Período6/07/118/07/11

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'On the nonlinear estimation of GARCH models using an Extended Kalman Filter'. En conjunto forman una huella única.

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