ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Estimation Of Volatility Param...>الوصف

Estimation Of Volatility Parameters Of GARCH "1,1" Models With Johnson’s SU Distributed Errors

المصدر: مجلة الدراسات العليا
الناشر: جامعة النيلين - كلية الدراسات العليا
المؤلف الرئيسي: Hassan, Mohammed El-Amin (Author)
المجلد/العدد: مج2, ع8
محكمة: نعم
الدولة: السودان
التاريخ الميلادي: 2015
الصفحات: 40 - 58
ISSN: 1858-6228
رقم MD: 790564
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex, EduSearch, IslamicInfo
مواضيع:
نماذج غارتش | الانحراف والتفرطح | التقلبات الشرطية
كلمات المؤلف المفتاحية:
skewness and kurtosis | GARCH models | Conditional volatility
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

15

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الورقة الى استخدام نموذج الانحدار الذاتي المعمم المشروط بعدم ثبات التباين، الالتواء والتفرطح (نموذج قآرش) بافتراض أن جونسون إس يو يكون التوزيع الحقيقي للخطأ. هذا التوزيع له معلمتان للشكل يسمحان بمدى واسع من الالتواء والتفرطح. افترضت الورقة أيضاً حالة وجود الحركية في معلمي الشكل للحصول على نماذج انحدار ذاتي مشروط الكثافة (أرسى دى)، بالسماح للالتواء والتفرطح بالتغير مع الزمن. وقد طبقت هذه النماذج على مجموعتين مختلفتين من البيانات وهما العائدات اليومية لخمسة مؤشرات أسهم وخمسة سلاسل سعر صرف. وقد وجد أن النماذج التي تسمح للالتواء والتفرطح للتغير مع الزمن أظهرت أداء أفضل من النماذج ذات معالم الشكل الثابتة. إضافة لذلك تم توليد تتالى من التنبؤات المرجحة عن طريق حساب وسط مرجح للتنبؤات المتحصل عليها بثلاثة طرق بديلة وهي الطريقة التراجعية، المتحركة والثابتة لكل من العشرة سلاسل. وقد كشفت النتائج أن الطريقة المرجحة لم تؤد لتفوق ملحوظ على الطرق الثلاثة الأخرى.

This paper proposes a GARCH-type model allowing for time-varying volatility, skewness and kurtosis assuming a Johnsonʹs SU distribution for the error term. This distribution has two shape parameters and allow a wide range of skewness and kurtosis. We then impose dynamics on both shape parameters to obtain autoregressive conditional density (ARCD) models, allowing time-varying skewness and kurtosis. ARCD models with this distribution are applied to the daily returns of a variety of stock indices and exchange rates. Models with time-varying shape parameters are found to give better fit than models with constant shape parameters. Also a weighted forecasting scheme is introduced to generate the sequence of the forecasts by computing a weighted average of the three alternative methods suggested in the literature. The results showed that the weighted average scheme did not show clear superiority to the other three methods.
وصف العنصر: ثبات التباين \
ISSN: 1858-6228

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.