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用Markov开关GARCH模型预测风险:大规模性能研究

作者

上市的:
  • 大卫·阿尔迪亚
  • 凯文·布鲁托
  • Boudt,克里斯
  • 利奥波多·卡塔尼亚

摘要

我们进行了大规模的实证研究,以从风险管理的角度比较单体制和Markov-switching GARCH(MSGARCH)模型的预测性能。我们发现,对于每日、每周和十天的股票日志回报,MSGARCH模型比其单一制度的模型产生了更准确的风险价值、预期缺口和左尾分布预测。此外,我们的结果表明,考虑参数不确定性可以改进左尾预测,这与包含Markov切换机制无关。

建议引用

  • Ardia,David&Bluteau,Keven&Boudt,Kris&Catania,Leopoldo,2018年。"用Markov开关GARCH模型预测风险:大规模性能研究,"国际预测杂志爱思唯尔,第34卷(4),第733-747页。
  • 手柄:RePEc:eee:int针对:v:34:y:2018:i:4:p:733-747
    DOI:10.1016/j.ij预测2018.05.004
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