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Computational tools for comparing asymmetric GARCH models via Bayes factors

Ehlers, Ricardo Sandes
Fonte: Elsevier; Amsterdam Publicador: Elsevier; Amsterdam
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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56.35%
In this paper we use Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods in order to estimate and compare GARCH models from a Bayesian perspective. We allow for possibly heavy tailed and asymmetric distributions in the error term. We use a general method proposed in the literature to introduce skewness into a continuous unimodal and symmetric distribution. For each model we compute an approximation to the marginal likelihood, based on the MCMC output. From these approximations we compute Bayes factors and posterior model probabilities. (C) 2012 IMACS. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.

Estimação indireta de modelos R-GARCH; Indirect inference of R-GARCH models

Sampaio, Jhames Matos
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 01/03/2012 Português
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56.8%
Processos lineares não capturam a estrutura dos dados em finanças. Há uma variedade muito grande de modelos não lineares disponíveis na literatura. A classe de modelos ARCH (Autoregressive Conditional Heterokedastic) foi introduzida por Engle (1982) com o objetivo de estimar a variância da inflação. A idéia nesta classe é que os retornos sejam não correlacionados serialmente, mas a volatilidade (variância condicional) dependa de retornos passados. A classe de modelos GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heterokedastic) sugerida por Bollerslev (1986, 1987, 1988) pode ser usada para descrever a volatilidade com menos parâmetros que um modelo ARCH. Modelos da classe GARCH são processos estocásticos não lineares, suas distribuições tem cauda pesada com variância condicional dependente do tempo e modelam agrupamento de volatilidade. Apesar da razoável descrição, a forma como os modelos acima foram construídos apresentaram algumas limitações no que se refere ao peso das caudas em suas distribuições não condicionais. Muitos estudos em dados financeiros apontam para caudas com peso considerável. Modelos R-GARCH (Randomized Generalized Autoregressive Conditional Heterokedastic) foram propostos por Nowicka (1998) e incluem os modelos ARCH e GARCH possibilitando o uso de inovações estáveis além da conhecida distribuição normal. Estas permitem captar melhor a propriedade de cauda pesada. Como a função de autocovariância não existe para tais processos introduz-se novas medida de dependência. Métodos de estimação e análises empíricas da classe R-GARCH...

Modelagem de volatilidade via modelos GARCH com erros assimétricos: abordagem Bayesiana; Volatility modeling through GARCH models with asymetric errors: Bayesian approach

Fioruci, José Augusto
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 12/06/2012 Português
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66.71%
A modelagem da volatilidade desempenha um papel fundamental em Econometria. Nesta dissertação são estudados a generalização dos modelos autorregressivos condicionalmente heterocedásticos conhecidos como GARCH e sua principal generalização multivariada, os modelos DCC-GARCH (Dynamic Condicional Correlation GARCH). Para os erros desses modelos são consideradas distribuições de probabilidade possivelmente assimétricas e leptocúrticas, sendo essas parametrizadas em função da assimetria e do peso nas caudas, necessitando assim de estimar esses parâmetros adicionais aos modelos. A estimação dos parâmetros dos modelos é feita sob a abordagem Bayesiana e devido às complexidades destes modelos, métodos computacionais baseados em simulações de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são utilizados. Para obter maior eficiência computacional os algoritmos de simulação da distribuição a posteriori dos parâmetros são implementados em linguagem de baixo nível. Por fim, a proposta de modelagem e estimação é exemplificada com dois conjuntos de dados reais; The modeling of volatility plays a fundamental role in Econometrics. In this dissertation are studied the generalization of known autoregressive conditionally heteroscedastic (GARCH) models and its main principal multivariate generalization...

Modelos black-litterman e GARCH ortogonal para uma carteira de títulos do tesouro nacional; Black-Litterman and ortogonal GARCH models for a portfolio of bonds issued by the National Treasury

Lobarinhas, Roberto Beier
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 02/03/2012 Português
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46.65%
Uma grande dificuldade da gestão financeira é conseguir associar métodos quantitativos às formas tradicionais de gestão, em um único arranjo. O estilo tradicional de gestão tende a não crer, na devida medida, que métodos quantitativos sejam capazes de captar toda sua visão e experiência, ao passo que analistas quantitativos tendem a subestimar a importância do enfoque tradicional, gerando flagrante desarmonia e ineficiência na análise de risco. Um modelo que se propõe a diminuir a distância entre essas visões é o modelo Black-Litterman. Mais especificamente, propõe-se a diminuir os problemas enfrentados na aplicação da teoria moderna de carteiras e, em particular, os decorrentes da aplicação do modelo de Markowitz. O modelo de Markowitz constitui a base da teoria de carteiras há mais de meio século, desde a publicação do artigo Portfolio Selection [Mar52], entretanto, apesar do papel de destaque da abordagem média-variância para o meio acadêmico, várias dificuldades aparecem quando se tenta utilizá-lo na prática, e talvez, por esta razão, seu impacto no mundo dos investimentos tem sido bastante limitado. Apesar das desvantagens na utilização do modelo de média-variância de Markowitz, a idéia de maximizar o retorno...

Modelo GARCH com mudança de regime markoviano para séries financeiras; Markov regime switching GARCH model for financial series

Rojas Duran, William Gonzalo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 24/03/2014 Português
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Neste trabalho analisaremos a utilização dos modelos de mudança de regime markoviano para a variância condicional. Estes modelos podem estimar de maneira fácil e inteligente a variância condicional não observada em função da variância anterior e do regime. Isso porque, é razoável ter coeficientes variando no tempo dependendo do regime correspondentes à persistência da variância (variância anterior) e às inovações. A noção de que uma série econômica possa ter alguma variação na sua estrutura é antiga para os economistas. Marcucci (2005) comparou diferentes modelos com e sem mudança de regime em termos de sua capacidade para descrever e predizer a volatilidade do mercado de valores dos EUA. O trabalho de Hamilton (1989) foi uns dos mais importantes para o desenvolvimento de modelos com mudança de regime. Inicialmente mostrou que a série do PIB dos EUA pode ser modelada como um processo que tem duas formas diferentes, uma na qual a economia encontra-se em crescimento e a outra durante a recessão. O câmbio de uma fase para outra da economia pode seguir uma cadeia de Markov de primeira ordem. Utilizamos as séries de índice Bovespa e S&P500 entre janeiro de 2003 e abril de 2012 e ajustamos o modelo GARCH(1...

Estudo da volatilidade da série de preços da soja por meio de modelos GARCH e modelos ARFIMA; Volatility of soybean price range using GARCH models and ARFIMA models

Avancini, Gabriel Tambarussi
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 20/02/2015 Português
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56.63%
O objetivo deste trabalho foi estudar o comportamento da volatilidade do preço da soja negociada em contratos futuros na BM&FBOVESPA (série SFI). O estudo foi realizado por meio da comparação entre duas abordagens: na primeira, foi utilizada a série de retornos absolutos da série em questão para representar a volatilidade da mesma, que se mostrou persistente ao longo do tempo, comprovando o fato de que a série possui o comportamento de memória longa. Por ter apresentado tal comportamento, fez-se necessária a utilização de modelos ARFIMA ("Autorregressivos Fracionários Integrados de Médias Móveis") estes, que são capazes de capturar de maneira efetiva tal comportamento. Ainda dentro desta abordagem, os modelos foram estimados de duas maneiras distintas: a primeira, em que todos os parâmetros foram estimados simultaneamente e a segunda, em que primeiramente foi estimado o parâmetro de memória longa, diferenciada a série e, posteriormente, foram ajustados os modelos ARIMA nos dados diferenciados. Por fim, a segunda abordagem utilizada no trabalho é a mais comum em pesquisas acadêmicas: foi realizada a estimação dos modelos GARCH ("Autorregressivos Generalizados de Heteroscedasticidade Condicional") diretamente na série de retornos. Neste estudo...

Value at Risk no mercado financeiro internacional: avaliação da performance dos modelos nos países desenvolvidos e emergentes; Value at Risk in international finance: evaluation of the models performance in developed and emerging countries

Gaio, Luiz Eduardo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 01/04/2015 Português
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46.65%
Diante das exigências estipuladas pelos órgãos reguladores pelos acordos internacionais, tendo em vistas as inúmeras crises financeiras ocorridas nos últimos séculos, as instituições financeiras desenvolveram diversas ferramentas para a mensuração e controle do risco inerente aos negócios. Apesar da crescente evolução das metodologias de cálculo e mensuração do risco, o Value at Risk (VaR) se tornou referência como ferramenta de estimação do risco de mercado. Nos últimos anos novas técnicas de cálculo do Value at Risk (VaR) vêm sendo desenvolvidas. Porém, nenhuma tem sido considerada como a que melhor ajusta os riscos para diversos mercados e em diferentes momentos. Não existe na literatura um modelo conciso e coerente com as diversidades dos mercados. Assim, o presente trabalho tem por objetivo geral avaliar os estimadores de risco de mercado, gerados pela aplicação de modelos baseados no Value at Risk (VaR), aplicados aos índices das principais bolsas dos países desenvolvidos e emergentes, para os períodos normais e de crise financeira, de modo a apurar os mais efetivos nessa função. Foram considerados no estudo os modelos VaR Não condicional, pelos modelos tradicionais (Simulação Histórica, Delta-Normal e t-Student) e baseados na Teoria de Valores Extremos; o VaR Condicional...

Análise da volatilidade dos mercados de renda fixa e renda variável de países emergentes e desenvolvidos no período de 2000 a 2011; Analysis of volatility of fixed income market and stock market of emerging and developed countries in the period 2000-2011

Rossetti, Nara
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 15/08/2013 Português
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46.72%
O presente trabalho analisou as volatilidades dos mercados de renda fixa e variável de onze países, sendo eles: Brasil, Rússia, Índia, China, África do Sul (neste país apenas renda fixa), Argentina, Chile, México, Estados Unidos, Alemanha e Japão no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2011. Os indicadores utilizados para representar cada mercado foram os índices dos mercados de ações e as taxas de juros interbancárias. Para tanto, o estudo se utilizou de modelos de heterocedasticidade condicional auto-regressiva: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH e PGARCH, verificando quais destes processos eram mais eficientes para modelagem da volatilidade dos mercados dos países da amostra. Esta pesquisa também verificou qual dos modelos (ARIMA ou modelos GARCH e suas extensões) conseguiria prever melhor as séries de tempo analisadas. Além disso, por meio dos índices de correlação, covariância e causalidade Granger, foram comparados os retornos e a volatilidade do mercado de ações entre os países BRIC, entre os países latinos americanos e entre os países desenvolvidos e o Brasil. Os resultados sugerem que a volatilidade, tanto do mercado de renda fixa quanto do mercado de renda variável, é mais bem modelada por processos GARCH assimétricos (EGARCH e TGARCH)...

Análise da correlação entre o Ibovespa e o ativo petr4 : estimação via modelos Garch e modelos aditivos

Nunes, Fábio Magalhães
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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56.53%
A estimação e previsão da volatilidade de ativos são de suma importância para os mercados financeiros. Temas como risco e incerteza na teoria econômica incentivaram a procura por métodos capazes de modelar a variância condicional que evolui ao longo do tempo. O objetivo central desta dissertação foi modelar via modelos ARCH – GARCH e modelos aditivos o índice do IBOVESPA e o ativo PETR4 para analisar a existência de correlação entre as volatilidades estimadas. A estimação da volatilidade dos ativos no método paramétrico foi realizada via modelos EGARCH; já para o método não paramétrico, utilizouse os modelos aditivos com 5 defasagens.; Volatility estimation and forecasting are very important matters for the financial markets. Themes like risk and uncertainty in modern economic theory have encouraged the search for methods that allow for modeling of time varying variances. The main objective of this dissertation was estimate through GARCH models and additive models of IBOVESPA and PETR4 assets; and analyzes the existence of correlation between volatilities estimated. We use EGARCH models to estimate through parametric methods and use additive models 5 to estimate non parametric methods.

Usando redes neurais para estimação da volatilidade : redes neurais e modelo híbrido GARCH aumentado por redes neurais

Oliveira, André Barbosa
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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56.65%
As séries temporais financeiras são marcadas por comportamentos complexos e não-lineares. No mercado financeiro, além da trajetória das cotações, a sua variabilidade, representada pela volatilidade, consiste em importante informação para o mercado. Redes neurais são modelos não lineares flexíveis com capacidade de descrever funções de distintas classes, possuindo a propriedade de aproximadores universais. Este trabalho busca empregar redes neurais, especificamente Perceptron de múltiplas camadas com uma única camada escondida alimentada para frente (Feedforward Multilayer Perceptron), para a previsão da volatilidade. Mais ainda, é proposto um modelo híbrido que combina o modelo GARCH e redes neurais. Os modelos GARCH e redes neurais são estimados para duas séries financeiras: Índice S&P500 e cotações do petróleo tipo Brent. Os resultados indicam que a volatilidade aproximada por redes neurais é muito semelhante as estimativas dos tradicionais modelos GARCH. Suas diferenças são mais qualitativas, na forma de resposta da volatilidade estimada a choques de maior magnitude e sua suavidade, do que quantitativas, apresentando critérios de erros de previsão em relação a uma medida de volatilidade benchmark muito próximos.; The financial time series are characterized by complex and non-linear behaviors. In addition to the financial market trend in prices their variability or volatility...

Assimetrias na volatilidade e nas perturbações nos modelos de volatilidade; Leverage effect and asymmetry of the error distribution in volatility models

Daniel de Almeida
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 31/07/2013 Português
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46.71%
O objetivo da dissertação é estudar modelos de volatilidade que consideram dois tipos de assimetria usualmente encontradas em séries de finanças, a assimetria das perturbações e o efeito de alavancagem. Perturbações assimétricas são utilizadas devido ao fato estilizado de que perdas têm distribuição com cauda mais pesada do que ganhos. Já o efeito de alavancagem leva em consideração que perdas têm maior influência na volatilidade do que os ganhos. São estudados os modelos GARCH univariados que contemplam os dois tipos de assimetria separadamente e conjuntamente e modelos GARCH multivariados que permitem o efeito de alavancagem. Os resultados são apresentados em dois artigos. O primeiro descreve os principais modelos univariados que possam explicar estes dois fatos estilizados e analisa, com detalhes, oito séries: os índices Ibovespa, Merval e S&P 500, e as ações Itaú-Unibanco, Vale, Petrobras, Banco do Brasil e do Bradesco. A conclusão é que os dois tipos de assimetria estão presentes nas séries, na maioria das vezes simultaneamente. O segundo artigo faz uma revisão dos principais modelos multivariados da família GARCH, incluindo modelos com efeitos assimétricos nas variâncias e nas covariâncias condicionais. Alguns destes modelos são analisados com mais detalhes através de simulações. Considerou-se as perdas de eficiência na estimativa da matriz de volatilidade ao se ter erros de especificação...

Realized volatility: assessing the predictive performance of parametric volatility models

Serrasqueiro, Pedro
Fonte: Instituto Universitário de Lisboa Publicador: Instituto Universitário de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2011 Português
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56.65%
Mestrado em Finanças; A presente dissertação pretende efectuar uma avaliação da capacidade predictiva de vários modelos GARCH, nomeadamente os modelos GARCH, EGARCH e GJR-GARCH, comparando as suas previsões com duas medidas para a volatilidade. Os resultados são obtidos após um enquadramento teórico da volatilidade realizada e das propriedades das suas distribuições, tanto condicionais como incondicionais, efectuando a mesma análise para os retornos. Em linha com os resultados já existentes na literatura, as distribuições incondicionais são leptoc úrticas e positivamente enviesadas, sendo que a volatilidade realizada se afasta mais da normalidade e exibe efeito assimétrico. Por outro lado, os retornos standardizados pelo desvio-padrão realizado aparentam ser aproximadamente normais.; The present dissertation intends to perform an evaluation of the predictive ability of several models of the GARCH family, namely the GARCH, EGARCH and GJR-GARCH models, by comparing their forecasts with two di erent proxies for volatility. This result is achieved after providing a brief theoretical framework for realized volatility and after assessing its unconditional and conditional distributional properties. Consistently with the results found in previous literature...

Method of Moments Estimation of GO-GARCH Models

Boswijk, Peter H.; van der Weide, Roy
Fonte: Banco Mundial Publicador: Banco Mundial
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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56.45%
We propose a new estimation method for the factor loading matrix in generalized orthogonal GARCH (GO-GARCH) models. The method is based on eigenvectors of suitably defined sample autocorrelation matrices of squares and cross-products of returns. The method is numerically more attractive than likelihood-based estimation. Furthermore, the new method does not require strict assumptions on the volatility models of the factors, and therefore is less sensitive to model misspecification. We provide conditions for consistency of the estimator, and study its efficiency relative to maximum likelihood estimation using Monte Carlo simulations. The method is applied to European sector returns.

Analyse von Finanzmarktdaten mittels multivariater GARCH-Modelle - Spill-Over-Effekte von Volatilitäten : EURO-Wechselkurs und Finanzmärkte in Europa; Multivariate GARCH-models and their application to financial markets - spill-over-effects of volatilities : the Euro and financial markets in Europe

Flad, Michael
Fonte: Universidade de Tubinga Publicador: Universidade de Tubinga
Tipo: Masterarbeit
Português
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56.64%
Die Bestimmung der Volatilität von Finanzmarktdaten ist heutzutage Kernpunkt empirischer Analysen im Bereich des Finance/Banking oder der monetären Makroökonomik. Dabei erweisen sich multivariate GARCH (MGARCH-) Modelle als besonders hilfreich, da mit ihnen wichtige empirische Eigenschaften von Finanzmarktdaten, wie z.B. Volatilitätscluster oder kontemporäre Korrelationen mehrerer Zeitreihen, leicht abzubilden sind. Es wird daher sowohl eine Übersicht über gängige und neuere MGARCH-Modelle als auch deren Schätzmethoden gegeben. Zusätzlich soll durch eine empirische Analyse herausgefunden werden, ob Spill-Over-Effekte zwischen Devisenmarkt, Geld- und Aktienmarkt in Europa existieren. Insbesondere kommen zwei bivariate MGARCH-Modelle (CCC-Modell nach Bollerslev und DCC-Modell nach Engel) mit zusätzlichen Erweiterungen zur Anwendung, um mögliche Volatilitätsbeziehen zwischen dem EUR/USD-Wechselkurs, dem kurzfristigen Zinssatz (EURIBOR) sowie dem EUROSTOXX zu testen. Zusätzlich wird untersucht, ob Politimplikationen hinsichtlich der Diskussion um flexible vs. fixe Wechselkursregime ökonometrisch abgeleitet werden können.; Modelling the volatility of financial market data is important for the empirical analysis of many issues in Finance/Banking and Macroeconomics. Especially multivariate GARCH (MGARCH-) models are crucial in describing prominent features of financial time series...

Granger-Causal Analysis of VARMA-GARCH Models

WOŹNIAK, Tomasz
Fonte: Instituto Universitário Europeu Publicador: Instituto Universitário Europeu
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: application/pdf; digital
Português
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56.35%
Recent economic developments have shown the importance of spillover and contagion effects in financial markets. Such effects are not limited to relations between the levels of financial variables but also impact on their volatility. I investigate Granger causality in conditional mean and conditional variances of time series. For this purpose a VARMA-GARCH model is used. I derive parametric restrictions for the hypothesis of noncausality in conditional variances between two groups of variables, when there are other variables in the system as well. These novel conditions are convenient for the analysis of potentially large systems of economic variables. Such systems should be considered in order to avoid the problem of omitted variable bias. Further, I propose a Bayesian Lindley-type testing procedure in order to evaluate hypotheses of noncausality. It avoids the singularity problem that may appear in the Wald test. Also, it relaxes the assumption of the existence of higher-order moments of the residuals required for the derivation of asymptotic results of the classical tests. In the empirical example, I find that the dollar-to-Euro exchange rate does not second-order cause the pound-to-Euro exchange rate, in the system of variables containing also the Swiss frank-to-Euro exchange rate...

Testing Causality between Two Vectors in Multivariate GARCH Models

WOŹNIAK, Tomasz
Fonte: Instituto Universitário Europeu Publicador: Instituto Universitário Europeu
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: application/pdf; digital
Português
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66.39%
Spillover and contagion effects have gained significant interest in the recent years of financial crisis. Attention has not only been directed to relations between returns of financial variables, but to spillovers in risk as well. I use the family of Constant Conditional Correlation GARCH models to model the risk associated with financial time series and to make inferences about Granger causal relations between second conditional moments. The restrictions for second-order Granger noncausality between two vectors of variables are derived. To assess the credibility of the noncausality hypotheses, I employ posterior odds ratios. This Bayesian method constitutes an alternative for classical tests that makes such testing possible, regardless of the form of the restrictions on the parameters of the model. Moreover, it relaxes the assumptions about the existence of higher-order moments of the processes required in classical tests. In the empirical example, I find that the pound-to-Euro exchange rate second-order causes the US dollar-to-Euro exchange rate, which confirms the meteor shower hypothesis of Engle, Ito & Lin (1990).

Aggregations and Marginalization of GARCH and Stochastic Volatility Models

MEDDAHI, Nour; RENAULT, Éric
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 3570049 bytes; application/pdf
Português
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46.79%
The GARCH and Stochastic Volatility paradigms are often brought into conflict as two competitive views of the appropriate conditional variance concept : conditional variance given past values of the same series or conditional variance given a larger past information (including possibly unobservable state variables). The main thesis of this paper is that, since in general the econometrician has no idea about something like a structural level of disaggregation, a well-written volatility model should be specified in such a way that one is always allowed to reduce the information set without invalidating the model. To this respect, the debate between observable past information (in the GARCH spirit) versus unobservable conditioning information (in the state-space spirit) is irrelevant. In this paper, we stress a square-root autoregressive stochastic volatility (SR-SARV) model which remains true to the GARCH paradigm of ARMA dynamics for squared innovations but weakens the GARCH structure in order to obtain required robustness properties with respect to various kinds of aggregation. It is shown that the lack of robustness of the usual GARCH setting is due to two very restrictive assumptions : perfect linear correlation between squared innovations and conditional variance on the one hand and linear relationship between the conditional variance of the future conditional variance and the squared conditional variance on the other hand. By relaxing these assumptions...

What best predicts realized and implied volatility: GARCH, GJR or FCGARCH?

Salgado, José
Fonte: Instituto Universitário de Lisboa Publicador: Instituto Universitário de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2011 Português
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46.72%
Master in Finance / JEL: C22, C52, C53; This thesis focuses on forecasting realized volatility (RV) and implied volatility (IV) on equity markets, a subject of major importance for volatility traders. The accuracy of IV and GARCH-type models to predict RV has been researched extensively. However, little work has been done to model IV. We test the accuracy of GARCH-type models (GARCH, GJR and FCGARCH) to forecast, one-day ahead, the VIX index (the chosen IV measure) and the S&P500 index's daily realized volatility. While futures on equity's IV are widely available, futures on RV appeared recently on foreign exchange markets. Yet, expansion to equity markets is expectable. Thus, this study is a rst step on developing a RV and IV futures trading strategy. From 2001 to 2010 the models were estimated based on daily data. Forecasts evaluation is based on the mean absolute error criteria and Diebold-Mariano test. We found the GJR/FCGARCH models to have the best performance on both RV and IV. From the results, one can also infer that GARCH-type models are more suitable to foresee IV than RV. A plausible deduction is that past returns and past variance have a higher impact on IV.; Esta tese centra-se na previsão de volatilidade realizada e volatilidade implícita nos mercados de capitais...

Forecasting crude oil market volatility: can the Regime Switching GARCH model beat the single-regime GARCH models?

Zhang, Yue-Jun; Yao, Ting; He, Ling-Yun
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 05/12/2015 Português
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46.77%
In order to obtain a reasonable and reliable forecast method for crude oil price volatility, this paper evaluates the forecast performance of single-regime GARCH models (including the standard linear GARCH model and the nonlinear GJR-GARCH and EGARCH models) and the two-regime Markov Regime Switching GARCH (MRS-GARCH) model for crude oil price volatility at different data frequencies and time horizons. The results indicate that, first, the two-regime MRS-GARCH model beats other three single-regime GARCH type models in in-sample data estimation under most evaluation criteria, although it appears inferior under a few of other evaluation criteria. Second, the two-regime MRS-GARCH model overall provides more accurate volatility forecast for daily data but this superiority dies way for weekly and monthly data. Third, among the three single-regime GARCH type models, the volatility forecast of the nonlinear GARCH models exhibit greater accuracy than the linear GARCH model for daily data at longer time horizons. Finally, the linear single-regime GARCH model overall performs better than other three nonlinear GARCH type models in Value-at-Risk (VaR) forecast.; Comment: 30 pages

Inference in ARCH and GARCH models with heavy-tailed errors

Hall, Peter; Yao, Qiwei
Fonte: Blackwell Publishing Ltd Publicador: Blackwell Publishing Ltd
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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66.42%
ARCH and GARCH models directly address the dependency of conditional second moments, and have proved particularly valuable in modelling processes where a relatively large degree of fluctuation is present. These include financial time series, which can be