近日，中心五年级博士生蒋斐宇以第一作者的身份撰写的论文“Adaptive Inference for a Semiparametric Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model”被计量经济学顶尖期刊Journal of Econometrics接受并在线发表。此文是蒋斐宇同学发表的第3篇JOE论文。
该论文是蒋斐宇与我中心李东副教授和香港大学统计与精算系朱柯助理教授合作完成的，主要研究了一类半参数的广义条件异方差模型（简记为S-GARCH模型）的参数估计、检验和模型诊断等统计推断问题。
传统的GARCH模型由Engle (1982)以及Bollerslev(1986)提出，是应用最为广泛的金融时间序列模型之一，但在使用该模型时通常需要假定数据是平稳的。为此，该论文基于现有的文献方法，在GARCH模型中引入了一般的非参数趋势项，而使得拓展后的S-GARCH模型可以处理非平稳的金融时间序列，拓宽了GARCH模型的适用范围。 该论文提出的两步估计方法简单有效，在一定的假设下，S-GARCH模型的模型参数估计、参数检验和模型诊断等极限理论不依赖于非参数趋势项的估计，并且拥有自适应性和有效性等特点，非常便于使用。