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金钟敏;Hojin Jung

波动率的copula-DCC-GARCH模型线性时变回归。 （英语） Zbl 1400.62182号

经济。莱特。 145, 262-265 (2016).
摘要：本文提出了一种新的线性时变回归模型，该模型通过高斯和Student-\（t）copula估计动态条件相关（DCC）来预测金融波动。将使用copula函数和美国股市数据估计非参数相关性的时间变量参数。我们比较了我们的模型[“线性时变回归与波动性的DCC-GARCH模型”，《应用经济学》48，第17期，1573-1582（2016；doi:10.1080/00036846.2015.1102853)]在事后波动率预测评估中使用线性时变回归（LTVR）和DCC-GARCH。实证研究表明，我们提出的波动率模型比LTVR模型更有效。我们还使用卓越的预测能力和实际检查进行数据窥探。有证据表明，我们提出的带有copula函数的模型对波动性的预测优于LTVR模型。

引用于1文件

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
2005年6月62日 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
62第20页 统计学在经济学中的应用
62J05型 线性回归；混合模型

关键词：

波动;时变参数;交配;加奇;预测

软件：

伦加奇
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.-M.Kim}和\textit{H.Jung}，经济。莱特。145262--265（2016；Zbl 1400.62182）
全文： DOI程序

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