?
KS-метод обнаружения структурного сдвига в GARCH(1,1) моделях
В работе предложен новый метод обнаружения единичного структурного сдвига в GARCH(1,1)-модели, основанный на статистике Колмогорова–Смирнова. Данный метод будем обозначать KS. Хорошие свойства предлагаемого метода подкрепляются численными экспериментами по методу Монте-Карло. Метод сопоставляется с тремя хорошо известными CUSUM-методами обнаружения структурных сдвигов в GARCH-моделях: (Kokoszka, Leipus, 1999), (Inclán, Tiao, 1994) и (Lee et al., 2004), которые далее будут обозначаться KL, IT и LTM соответственно. Мы стремились к тому, чтобы условия данных экспериментов были в достаточной степени приближены к реальным условиям. Для этого при генерации GARCH-процессов мы использовали параметры GARCH-моделей, которые были оценены по временным рядам цен 26 российских ценных бумаг. В рамках данных экспериментов KL-метод в среднем продемонстрировал самую высокую мощность обнаружения структурных сдвигов. На втором месте с небольшим отрывом оказался предлагаемый нами KS-метод, а на третьем и четвертом местах — IT- и LTM-методы соответственно. Причем IT- и LTM-методы показали чрезвычайно низкую мощность. Вместе с тем, для KL-метода был обнаружен существенный недостаток, состоящий в том, что в некоторых расчетах он имеет неприемлемо высокие вероятности ошибок первого рода (вплоть до 42%). При этом предлагаемый нами метод имеет более приемлемые вероятности ошибок первого рода. Таким образом, основываясь на проведенных экспериментах, можно заключить, что предлагаемый нами метод имеет высокую конкурентоспособность и занимает в некотором смысле компромиссное положение между KL-методом, имеющим высокие мощность и вероятность ошибки первого рода, и IT- и LTM-методами, которые имеют низкие мощность и вероятности ошибок первого рода.