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Mixtures of Distributions and Volatility

Journal of Statistical Science and Application 2016年第4期4卷 179-189页

作者： Juan Carlos Abril Maria de las Mercedes Abril Carlos Ismael Martinez Universidad Nacional de Tucuman. Facultad de Ciencias Economicas and Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas (CONICET). Tucuman. Argentina.

Using Monte Carlo methods we generate time series with the following features： a） series with distributions that are the mix of two normal distributions with different variances, b） series that satisfy volatility models, c） series that satisfy an AR（1） model but with contaminated errors that follow the same distribution as the mixes given in a） and d） series that follow the same distribution as the mixes given in a） but with conditional heterocedasticity. From the analysis we see that it is difficult to identify in practical situations the real generating process of the series. In fact, the processes that come from distribution mixes have many similar characteristics to the ones that satisfy the volatility scheme. We use the corresponding theoretical considerations and also the usual tools in the identifying process of any time series; that is, series graphs, histograms, the corresponding sampling distributions, correlograms and partial correlograms.

关键词： Autoregression Contaminated errors Distribution mixes AR(1) models arch models Volatility.

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