Tail Estimation and Conditional Modeling of Heteroscedastic Time-Series
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FAQ zum Buch
Die Varianz des Hill-Schätzers ist invers proportional zu k. Für symmetrische α-stabile Verteilungen zeigt sich, dass der Schätzwert $hat{alpha}_{ ext{Hill}}$ sich als linear abnehmende Funktion von k approximieren lässt, wobei die Varianz mit zunehmendem k abnimmt. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 35, ISBN 9783980599313
Der Monte Carlo Standardfehler von α_Hint ist für eine gegebene Stichprobengröße n nahezu konstant und daher fast unabhängig vom wahren Wert von α. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 42, ISBN 9783980599313
Ein S_{α,β}^δ GARCH(1,1)-Prozess ist streng stationär, wenn V_S ≤ 1 gilt. Hierbei ist V_S durch die Gleichung V_S := λ_{α, β, δ} (α_1 + β_1) definiert, wobei β_1 = 1 - λ_{α, β, δ} α_1 für das IGARCH-Modell gelten muss. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 55, ISBN 9783980599313
Der McCulloch-Schätzer wird als schnellerer Alternativansatz zur Maximum-Likelihood-Schätzung genannt, da er nur fünf Ordnungsstatistiken verwendet und damit eine effiziente Schätzung der Parameter α, β, μ und σ ermöglicht. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 15, ISBN 9783980599313
