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具有不相关依赖创新的(T)GARCH模型中的风险预测

作者

上市的:
  • 本杰明·贝克斯
  • 赫尔穆特·赫瓦茨
  • 莫里茨·塞德尔

摘要

(G) ARCH型模型经常用于动态建模和预测与投机资产收益相关的风险。虽然对称和有条件高斯GARCH模型已在多个方向上得到推广,但模型创新大多被认为源于潜在的IID分布。对于18个股票市场指数的横截面,我们注意到(阈值)(T)GARCH简化模型创新可能与通常持有的IID假设不一致。采用两种互补策略来评估连续TGARCH创新的条件分布,即非参数方法和一类标准化的copula分布。研究发现,对高阶相关性模式进行建模可以改进基于IID创新概念的标准TGARCH-隐含条件价值-风险和样本外预期短缺预测。

建议引用

  • 本杰明·贝克斯(Benjamin Beckers)、赫尔穆特·赫瓦茨(Helmut Herwartz)和莫里茨·塞德尔(Moritz Seidel),2017年。"具有不相关相依创新的(T)GARCH模型中的风险预测,"量化金融《泰勒与弗朗西斯杂志》,第17卷(1),第121-137页,1月。
  • 手柄:RePEc:taf:quantf:v:17:y:2017:i:1:p:121-137
    DOI:10.1080/14697688.2016.1184303
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