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Nonlinear Least Squares Estimation of Log-ACD Models

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2018年第3期34卷 516-533页

作者： Zhao CHEN Wei LIU Christina Dan WANG Wu-qing WU Yao-hua WU School of Data Science Fudan UniversityShanghai 200433 China Academy of Mathematics and Systems Science Chinese Academy of SciencesBeijing 100190 China New York University Shanghai Shanghai 200122 China School of Business Renmin University of China Beijing 100872 China Department of Statistics and Finance University of Science and Technology of China Hefei 230026 China

This paper studies a nonlinear least squares estimation method for the logarithmic autoregressive conditional duration（Log-ACD） model. We establish the strong consistency and asymptotic normality for our estimator under weak moment conditions suitable for applications involving heavy-tailed distributions. We also discuss inference for the Log-ACD model and Log-ACD models with exogenous variables. Our results can be easily translated to study Log-GARCH models. Both simulation study and real data analysis are conducted to show the usefulness of our results.

关键词： Log-ACD model nonlinear least squares estimation Log-GARCH model heavy-tail

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