On diagnostic checking of the autoregressive conditional intensity model

Abstract

The autoregressive conditional intensity model proposed by Russell (1998) is a promising option for fitting multivariate high frequency irregularly spaced data. The authors acknowledge the validity of this model by showing the independence of its generalized residuals, a crucial assumption of the model formulation not readily recognized by researchers. The authors derive the large-sample distribution of the autocorrelations of the generalized residual series and use it to construct a goodness-of-fit test for the model. Empirical results compare the performance of their test with other off-the-shelf tests such as the Ljung-Box test. They illustrate the use of their test with transaction records of the HSBC stock. Un test diagnostic pour le modèle autorégressifà intensité conditionnelleRésumé : Le modèle autorégressifà intensité conditionnelle proposé par Russell (1998) est une option prometteuse pour l'analyse de donnéesà haute fréquence età espacement irrégulier. Les auteurs attestent de la validité de ce modèle en démontrant l'indépendance de ses résidus généralisés, postulat crucial du modèle dont les chercheurs ne sont pas toujours conscients. Les auteurs déterminent la loi asymptotique des autocorrélations de la série des résidus généralisés et ils s'en servent pourélaborer un test d'adéquation du modèle. Des résultats empiriques comparent la performance de leur testà celle de procédures standards comme celle de Ljung-Box. Ils illustrent l'emploi de leur test au moyen de transactions sur le titre HSBC.