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长股票收益率序列无条件方差变化的建模

作者

上市的：
  • 克里斯蒂娜·阿马多

    （米荷大学和NIPE）

  • 蒂莫·特拉斯维塔

    （奥胡斯大学经济管理与创意学院）

摘要

在本文中，我们开发了一个测试和建模程序，用于描述超长收益率序列的长期波动率运动。为此，我们假设波动性被乘法分解为有条件和无条件成分，如Amado和Teräsvirta（2011）所述。后一个组件是通过合并平滑变化来建模的，这样无条件方差就可以随时间缓慢演变。统计推断用于通过应用一系列拉格朗日乘子测试来指定时变分量的参数化。模型构建过程以应用于道琼斯工业平均指数90多年期的每日收益率为例进行了说明。主要结论如下。首先，LM检验强烈反对无条件方差恒定的假设。其次，研究结果表明，波动率中的长记忆特性可以通过忽略长序列无条件方差的变化来解释。最后，基于正式的统计测试，我们发现在长期收益序列的子集的所有范围内，新模型的波动率预测准确性优于GJR-GARCH模型。

建议引用

  • Cristina Amado和Timo Teräsvirta，2012年。"长股票收益率序列无条件方差变化的建模,"CREATES研究论文2012年7月，奥胡斯大学经济与商业经济系。
    • 手柄：RePEc:aah:创建：2012-07
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    IDEAS上列出的参考文献

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