Метод обнаружения структурного сдвига в модели авторегрессионной условной гетероскедастичности: случай распределения Стьюдента

Д. А. Борзых^ab, А. A. Языков<sup>ab

a</sup> Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)
^b Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Аннотация: Рассматриваются два метода обнаружения структурного сдвига в кусочно-заданной обобщенной модели авторегрессионной условной гетероскедастичности. Первый метод основан на статистике Колмогорова–Смирнова и называется KS-методом. Второй основан на методе кумулятивных сумм и называется KL-методом. В предлагаемой работе с помощью метода статистических испытаний проведено сопоставление KS- и KL-методов в предположении условного распределения Стьюдента случайных ошибок. В результате сопоставления получены следующие результаты. KL-метод уступает KS-методу как по средней вероятности ошибок первого рода, так и по средней мощности обнаружения структурного сдвига.

Ключевые слова: GARCH-t, t-распределение, распределение Стьюдента, волатильность, структурные сдвиги, CUSUM.

Поступила в редакцию: 17.10.2022
Исправленный вариант: 09.11.2022
Принята в печать: 14.11.2022

DOI: 10.20948/mm-2023-01-04

 Англоязычная версия: Mathematical Models and Computer Simulations, 2023, 15:4, 654–659

Реферативные базы данных:

•