Adaptive Hyperbolic Asymmetric Power ARCH (A-HY-APARCH) model: Stability and Estimation

Abstract

In this paper, a new asymmetric GARCH type model that generalizes the Hyperbolic Asymmetric Power ARCH (HY-APARCH) process is proposed. The proposed model takes into consideration some characteristics of financial time series data like volatility clustering, long memory and structural changes. The necessary and sufficient conditions for the asymptotic stability of the model are derived and parameter estimation methods are proposed. The Monte Carlo Simulations are done to prove the performance of the estimation method.

Nous proposons un modèle GARCH symmétrique qui généralise le modèle asymétrique hyperbolique Power ARCH. Notre modèle prend en compte des caractèristiques de séries chronologiques financières telles que la volatilité du grappage, les longues mémoires et les changement structurels. Nous obtenons des conditions nécessaires et suffisantes de statilité asymptotique et procédons à une estimation paramétrique pour valider le modèle. Une étude de simulation vient en appui aux résultats théoriques.