supOU 与混合滑动平均过程的弱相依性及 GMM 估计
统计理论
2022-12-19 v4 统计理论
摘要
我们考虑由 Lévy 基驱动的混合滑动平均（MMA）过程 X，并证明它是弱相依的，其速率可由滑动平均核与 Lévy 基的特征四元组计算。利用此性质，我们给出确保 X 的样本均值与自协方差具有极限正态分布的条件。我们将这些结果推广到随机波动率模型，并在为均值回复参数选择适当分布后，研究 supOU 过程与 supOU 随机波动率模型的广义矩估计（GMM）估计量。对于这些估计量，我们详细分析了其渐近行为。
引用
@article{arxiv.1807.05801,
title = {Weak dependence and GMM estimation of supOU and mixed moving average processes},
author = {Imma Valentina Curato and Robert Stelzer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.05801},
year = {2022}
}
备注
An erratum concerning the proof of Proposition 3.2 can be found in Section 7