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多元波动率藤系模型。 (英语) Zbl 1490.62231号

摘要:本文提出了一个动态框架,用于使用藤连接函数对实现的协方差矩阵进行建模和预测,以允许资产之间更灵活的依赖关系。我们的模型通过使用已实现协方差矩阵的Cholesky分解来自动保证预测的正定性。我们通过使用分数积分自回归移动平均(ARFIMA)和异质自回归(HAR)来明确说明长记忆行为分解的各个元素的模型。此外,我们的模型融合了非高斯创新和GARCH效应,解释了波动性聚集和无条件峰度。资产之间的依赖结构是使用藤系结构来研究的,它允许非线性和不对称,而不像传统多元模型那样存在不灵活的尾部行为或对称限制。此外,由于作为Cholesky矩阵预测的非线性变换进行计算,连接函数对已实现协方差矩阵的点预测有直接影响。除了研究样本内特性外,我们还评估了我们的方法在一天预测框架中的有用性,基于模型置信集方法,比较最近几种模型的已实现协方差矩阵。此外,我们发现,在价值-风险(VaR)预测中,由于预测更平滑、更准确,藤模型所需的资本要求更少。

MSC公司:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论;连接线
62H20个 关联度量(相关性、典型相关性等)
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
第62页第20页 统计学在经济学中的应用
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全文: 内政部

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