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2022-05-06
英文标题:
《Modelling Returns and Volatilities During Financial Crises: a Time
  Varying Coefficient Approach》
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作者:
Menelaos Karanasos, Alexandros Paraskevopoulos, Faek Menla Ali,
  Michail Karoglou, Stavroula Yfanti
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  We examine how the most prevalent stochastic properties of key financial time series have been affected during the recent financial crises. In particular we focus on changes associated with the remarkable economic events of the last two decades in the mean and volatility dynamics, including the underlying volatility persistence and volatility spillovers structure. Using daily data from several key stock market indices we find that stock market returns exhibit time varying persistence in their corresponding conditional variances. Furthermore, the results of our bivariate GARCH models show the existence of time varying correlations as well as time varying shock and volatility spillovers between the returns of FTSE and DAX, and those of NIKKEI and Hang Seng, which became more prominent during the recent financial crisis. Our theoretical considerations on the time varying model which provides the platform upon which we integrate our multifaceted empirical approaches are also of independent interest. In particular, we provide the general solution for low order time varying specifications, which is a long standing research topic. This enables us to characterize these models by deriving, first, their multistep ahead predictors, second, the first two time varying unconditional moments, and third, their covariance structure.
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中文摘要:
我们研究了在最近的金融危机中,关键金融时间序列最普遍的随机特性是如何受到影响的。我们特别关注过去二十年中与显著经济事件相关的均值和波动率动态变化,包括潜在的波动持续性和波动溢出结构。利用几个关键股票市场指数的每日数据,我们发现股票市场收益率在其相应的条件方差中表现出时变的持续性。此外,我们的双变量GARCH模型的结果表明,富时指数和DAX以及日经指数和恒生指数的回报之间存在时变相关性以及时变冲击和波动溢出,这在最近的金融危机期间变得更加突出。我们对时变模型的理论考虑也具有独立的意义,该模型为我们整合多方面的实证方法提供了平台。特别是,我们提供了低阶时变规范的一般解决方案,这是一个长期的研究课题。这使我们能够通过推导这些模型的特征,首先是它们的多步超前预测,其次是前两个时变无条件矩,第三是它们的协方差结构。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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2022-5-6 01:59:12
金融危机期间的收益和波动建模:时变系数方法。卡拉纳索斯+*, A.G.Paraskevopoulos,F.Menla Ali+,M.Karoglou, S.Yvanti++英国伦敦布鲁内尔大学经济学和金融学希腊帕特拉帕特拉斯大学数学系克兰斯英国伯明翰阿斯顿商学院该草案:2014年3月27日摘要我们研究了在最近的金融危机中,关键金融时间序列最普遍的随机特性是如何受到影响的。我们特别关注过去20年中与显著经济事件相关的均值和波动率动态变化,包括潜在的波动持续性和波动溢出结构。利用几项股票市场指数的每日数据,我们发现股票市场收益率在相应的条件方差中表现出时变的持续性。此外,我们的双变量GARCH模型的结果表明,富时指数和DAX以及日经指数和恒生指数的回报之间存在时变相关性以及时变冲击和波动溢出,这在最近的金融危机期间变得更加突出。我们对时变模型的理论思考,为我们整合多方面的实证方法提供了平台,这也是我们的独立兴趣所在。特别是,我们提供了低阶时变的通用解决方案,这是一个长期的研究课题。
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2022-5-6 01:59:16
这使我们能够通过推导这些模型的多步预测因子、前两个时变非条件矩,以及第三个协方差结构来描述这些模型。关键词:金融危机、随机差异方程、结构突变、时变系数、波动溢出。JEL分类:C53;C58;G15。我们非常感谢一位裁判的宝贵意见,以及我们与L之间的良好通信。Giraitis、G.Kapetanios和A.Magdalinos参与了本论文的准备工作。我们还要感谢您。贝利、L.鲍文斯、M.布伦南、D.范·迪克、W.迪斯塔索、C.弗兰克、C.古里鲁、E.格雷、M.吉多林、A。Harvey、C.Hommes、S.Leybourne、P.Minford、A.Monfort、C.Rob otti、W.Semmler、R.Smith、T.Ter–asvirta、P.Zaffaroni和J-M Zakoian就一项密切相关的工作提出了建议和评论(seeParaskevopoulos等人,2013),这也极大地改进了当前论文的许多方面。我们感谢CREST、伊拉斯谟大学、伦敦经济学院、伦敦玛丽女王大学、帝国理工学院、埃塞克斯大学、伯克贝克学院、伦敦大学、诺丁汉大学、卡迪夫大学、曼彻斯特大学、雅典经贸大学和比雷埃夫斯大学的研讨会参与者。
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2022-5-6 01:59:18
我们还受益于第三届洪堡哥本哈根金融计量经济学会议(柏林洪堡大学,2013年3月)、SNDE第21届年度研讨会(米兰比科卡大学,2013年3月)、第八届和第九届BMRC-QASS宏观和金融经济学会议(伦敦布鲁内尔大学,2013年5月)上与会者的评论(关于密切相关的工作),第七届CFE会议(伦敦大学参议院,2013年12月)和第一届Rastanews会议(米兰比科卡大学,2014年1月)。*地址:英国布鲁内布拉斯喀拉诺斯大学金融与经济学院;电子邮件:menelaos。karanasos@brunel.ac.uk,电话:+44(0)1895265284,传真:+44(0)1895269770。*作者姓名的顺序反映了他们的贡献。M.Karanasos和A.Paraskevopoulos是联合的第一作者,他们定义了理论和实证模型,并得出了理论结果(第2节和第3节)。F.Menla Ali i的第二作者,在第5节和第6节中估算了各种单变量和双变量模型。M.Karoglou通过应用Karoglou(2010)测试,将br eak检测程序纳入实证分析(第5.1节)。s
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2022-5-6 01:59:21
Yvanti推导了第3.1.2节中的自相关和第3.2.1.1节引言中的无条件方差。2007-08年的全球金融危机和随后立即发生的欧洲主权债务危机是从业者、专家和决策者研究利益的核心。鉴于当时人们普遍担心国际系统性金融崩溃,难怪目前正在对这些危机的实际原因和影响进行的热烈讨论是未来应对类似现象的必要工具和政策发展的前兆。在承担如此巨大的任务时,不可避免的一步是尽可能准确地将这些危机的“影响”映射到当前被认为是潜在金融时间序列的主要随机特性上。通过这种方式,可以对这些危机的原因和影响进行知情的讨论,从而更准确地确定一组特征,这些特征必须具有必要工具和政策的特征,以解决这些问题。本文旨在提供一个平台,在此平台上可以测量经济危机导致的金融时间序列的主流统计特性的变化。特别是,我们关注最近的金融危机,并研究均值和波动率动态,包括潜在的波动率存在和波动率溢出结构,是如何受到这些危机的影响的。为此,我们利用几种现代计量经济学方法对单变量和多变量时间序列建模,这也取决于平均值和/或波动动力学发生突变的可能性。此外,我们通过引入一组对时变(TV)AR-GARCH模型的理论考虑来统一这些方法,这些模型也具有独立的意义。
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2022-5-6 01:59:25
特别是,我们对现存的文献做出了三大贡献。首先,我们提出并利用了一些关于时变AR和/或不对称GARCH(AGARCH)模型的新理论结果。我们将分析局限于低阶规格,以节省空间,同时也有文献证明,股票回报的低阶AR模型在实践中经常出现。我们展示了这些一般结果对一个重要案例的适用性:我们在实证研究中特别使用的突变案例。O我们的模型按照Engle和Rangel(2008年)以及Baillie和Morana(2009年)的精神,产生时间变化的无条件变化。TV-GARCH规范最近因对波动过程中的结构突变进行建模而广受欢迎(例如,见Frijns等人,2011年和Bauwens等人,2014年)。尽管半个世纪前的研究工作和时间变量模型的重要性得到了广泛认可,但直到最近,还缺乏一种可以用来系统地揭示其时间序列特性的通用理论。Granger在他最近的一些贡献中强调了这个主题的重要性(参见Granger 200 7和20 08)。这种理论发展的绊脚石是缺乏一种可以用来求解二阶或更高阶时变微分方程的方法。Paraskevopoulos等人(2013年)发展了这样的一般理论(另见Paraskevopoulos和Karanasos,2013年)。我们下面介绍的求解方法的出发点是将二阶线性时变微分方程表示为线性方程组的有限系统。这种有限系统的系数矩阵是有限的。这种有限系统的解决方案基于经典高斯消去法的扩展,称为有限高斯消去法(见Paraskevopoulos,20 12,2014)。
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