Estimation of k-Factor Gigarch Process: A Monte Carlo Study

Abstract : In this paper, we discuss the parameter estimation for a k-factor generalized long memory process
with conditionally heteroskedastic noise. Two estimation methods are proposed. The first method is based on the conditional distribution of the process and the second is obtained as an extension of Whittle's estimation approach. For comparison purposes, Monte Carlo simulations are used to evaluate the finite sample performance of these estimation techniques, using four different conditional distribution functions.
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Contributeur : Dominique Guégan <>
Soumis le : jeudi 16 avril 2009 - 09:30:34
Dernière modification le : mardi 23 juillet 2019 - 11:34:20
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 20:37:29

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Diongue Abdou Ka, Dominique Guegan. Estimation of k-Factor Gigarch Process: A Monte Carlo Study. Communications in Statistics - Simulation and Computation, Taylor & Francis, 2008, 37 (10), pp.2037-2049. ⟨10.1080/03610910802304994⟩. ⟨halshs-00375758⟩

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