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在双重不对称GARCH–MIDAS–X模型中选择波动性成分的频率

作者

上市的：
  • 亚历山德拉·阿蒙多拉
  • 文森佐·坎迪拉
  • Giampiero M.加洛。

摘要

双重非对称GARCH–MIDAS（DAGM）模型具有将波动性建模为两个组成部分的产物的优势：一个是涉及低频采样变量的缓慢移动项，另一个是短期部分，每一个都具有波动动力学中的非对称行为。该模型从三个方面进行了扩展：首先，通过在短期成分（所谓的“-X”项）中包含市场波动率指数作为日滞后变量；其次，通过在长期分量中添加相同的变量，作为以任何期望频率聚合的数据变量；第三，通过提出一种数据驱动的方法，找出长期分量正负部分中包含的最佳滞后数。所得到的模型被称为DAGM–X–2K，在几种替代配置下进行了广泛评估，当应用于标准普尔500指数和纳斯达克指数时，产生了令人满意的证据。样本外结果表明，添加“-X”显著提高了性能，使所建议的DAGM–X–2K模型进入模型置信集，即使是在大的预测范围内（1至60天）。

建议引文

  • 阿蒙多拉（Amendola）、亚历山德拉（Alessandra）和坎迪拉（Candila）、文森佐（Vincenzo）和加洛（Gallo）、吉安皮耶罗（Giampiero M.），2021年。"在双重不对称GARCH–MIDAS–X模型中选择波动性成分的频率,"计量经济与统计爱思唯尔，第20卷（C），第12-28页。
    • 手柄：RePEc:eee:ecosta:v:20:y:2021:i:c:p:12-28
    DOI:10.1016/j.ecosta.2020.11.001
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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      • 亚历山德拉·阿蒙多拉（Alessandra Amendola）、文森佐·坎迪拉（Vincenzo Candila）、法布里奇奥·西波里尼（Fabrizio Cipollini）和吉安皮耶罗·M·加洛。"具有长和短游程分量的双乘误差模型,"论文2006年3月458日，arXiv.org。
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