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2022-05-09
英文标题:
《Forecasting crude oil market volatility: can the Regime Switching GARCH
  model beat the single-regime GARCH models?》
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作者:
Yue-Jun Zhang, Ting Yao, Ling-Yun He
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  In order to obtain a reasonable and reliable forecast method for crude oil price volatility, this paper evaluates the forecast performance of single-regime GARCH models (including the standard linear GARCH model and the nonlinear GJR-GARCH and EGARCH models) and the two-regime Markov Regime Switching GARCH (MRS-GARCH) model for crude oil price volatility at different data frequencies and time horizons. The results indicate that, first, the two-regime MRS-GARCH model beats other three single-regime GARCH type models in in-sample data estimation under most evaluation criteria, although it appears inferior under a few of other evaluation criteria. Second, the two-regime MRS-GARCH model overall provides more accurate volatility forecast for daily data but this superiority dies way for weekly and monthly data. Third, among the three single-regime GARCH type models, the volatility forecast of the nonlinear GARCH models exhibit greater accuracy than the linear GARCH model for daily data at longer time horizons. Finally, the linear single-regime GARCH model overall performs better than other three nonlinear GARCH type models in Value-at-Risk (VaR) forecast.
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中文摘要:
为了获得合理可靠的原油价格波动预测方法,本文评估了单区GARCH模型(包括标准线性GARCH模型、非线性GJR-GARCH和EGARCH模型)和双区马尔可夫区切换GARCH(MRS-GARCH)模型在不同数据频率和时间范围下对原油价格波动的预测性能。结果表明,第一,在大多数评估标准下,两区MRS-GARCH模型在样本数据估计方面优于其他三个单区GARCH模型,尽管在其他一些评估标准下,它似乎较差。第二,总体而言,双机制MRS-GARCH模型为每日数据提供了更准确的波动性预测,但这种优势在每周和每月数据中消失了。第三,在三种单制度GARCH模型中,非线性GARCH模型的波动率预测比线性GARCH模型在更长时间范围内的日数据波动率预测更准确。最后,在风险价值(VaR)预测中,线性单制度GARCH模型总体表现优于其他三种非线性GARCH模型。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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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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2022-5-9 14:41:55
!1.预测原油市场波动:制度转换GARCH模型能否击败单一制度GARCH模型?张跃军a、b*, 湖南大学商学院长沙410082湖南大学中国b资源与环境管理中心长沙410082暨南大学中国c资源、环境与可持续发展研究所广州510632,中国农业大学,北京100083,中国!*!符合的著者电话:!86-731-88822899.!电子邮件:!zyjmis@126.com!(教授!博士!Yue Ju n!Zh a ng)。!**!符合的著者电话:!86-13522821703.!电子邮件:!lyhe@amss.ac.cn!(教授!博士!凌云!他)。!!!2.(1) 建议的运行负责人(标题的缩写形式):预测原油市场波动(2)应向其发送证明的作者的姓名和邮寄地址、电话、传真和电子邮件号码:中国广州暨南大学凌云河资源、环境与可持续发展研究所,510632。电话:+86 13522821703。
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2022-5-9 14:41:58
电子邮件:lyhe@amss.ac.cn!3.预测原油市场波动:制度转换GARCH模型能否击败单一制度GARCH模型?张跃军a、b*, 湖南大学商学院长沙410082湖南大学中国b资源与环境管理中心长沙410082暨南大学中国c资源、环境与可持续发展研究所广州510632,中国农业大学,北京100083摘要为了获得合理可靠的原油价格波动预测方法,本文评估了单区GARCH模型(包括标准线性GARCH模型、非线性GJR-GARCH和EGARCH模型)和双区马尔可夫区切换GARCH(MRS-GARCH)模型在不同数据频率和时间范围下对原油价格波动的预测性能。结果表明,第一,在大多数评估标准下,两区MRS-GARCH模型在样本数据估计方面优于其他三个单区GARCH模型,尽管在其他一些评估标准下,它似乎较差。第二,总体而言,双机制MRS-GARCH模型为每日数据提供了更准确的波动性预测,但这种优势在每周和每月数据中消失了。第三,在三种单制度GARCH模型中,非线性GARCH模型的波动率预测比线性GARCH模型在更长时间范围内的日数据波动率预测更准确。最后,在风险价值(VaR)预测中,线性单制度GARCH模型总体表现优于其他三种非线性GARCH模型。
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2022-5-9 14:42:02
关键词:原油市场;波动性预测;加什;政权更迭加什!*!符合的著者电话:!86- 731-88822899.!电子邮件:!zyjmis@126.com!(教授!博士!Yue Ju n!Z Hang ng)。!**!符合的著者电话:!86- 13522821703.!电子邮件:!lyhe@amss.ac.cn!(教授!博士!凌云!他)。!!!4.预测原油价格波动:制度转换GARCH模型能否击败单一制度GARCH模型?湖南大学商学院长沙410082湖南大学中国b资源与环境管理中心长沙410082暨南大学中国c资源环境与可持续发展研究所广州510632,中国农业大学经济与管理学院,北京100083,中国1。引言原油价格在宏观经济中的重要作用是决定性的。原油作为供应链中的重要上游产品,其突然而巨大的波动往往会导致产能的震荡,进而带来经济波动。同时,由于购买力的变化,石油进口国和石油出口国经济不稳定。此外,原油是一种特殊的商品,具有政治和金融属性,一些非基础性因素(如投机、地缘政治和美元汇率)也对原油价格的变动做出了贡献。因此,原油市场波动性的建模和预测在商品市场和金融市场上都是一个重要而复杂的问题(Elder和Serletis,2011;Kilian和Vigfusson,2011;Güntner,2014;Zhang和Wang,2013;Fan等人,2008;Zhang等人,2015)。
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2022-5-9 14:42:05
原油价格波动预测通常基于时变高频数据,高波动的样本往往具有聚类特征。因此,提出了广义自回归条件异方差(GARCH)模型!5.由于Bollerslev(1986)在捕捉高频数据的时变特征方面表现良好,因此被广泛用于预测原油市场波动(Wang和Wu,2012;Kang等人,2009;Agnolucci,2009;Hou和Suardi,2012;Marzo和Zagaglia,2010;Mohammadi和Su,2010)。然而,标准GARCH模型本质上是对称的,当考虑到倾斜时间序列时,标准GARCH模型的预测结果可能会有偏差(Franses和Dijk,1996)。为了解决这个问题,人们提出了一些用于原油价格波动预测的非线性和非对称GARCH模型,如Glosten等人(1993)的GJR-GARCH模型和Nelson(1991)的EGARCH模型。需要注意的是,上述GARCH模型基本上只关注原油价格变化的一种机制,而一些专家指出,单机制GARCH模型的方差过程中的结构性突变往往会导致波动的高度持续性,因为这些模型通常以相同的模式拟合样本内和样本外数据,并忽略潜在的结构变化(Lamoureux和Lastraps,1990年;Timmermann,2000年)。为了解决这个问题,Cai(1994)和Hamilton and Susmel(1994)将政权转换过程(Hamilton,1988,1989)引入GARCH模型,以考虑潜在的结构突变。
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2022-5-9 14:42:09
特别是,基于马尔可夫状态转换的GARCH(MRS-GARCH)模型允许马尔可夫链中的状态具有不同的GARCH行为,即不同的波动率结构,为了将GARCH模型扩展到动态形式,实现更好的估计和预测性能(克拉森,2002年;哈斯等人,2004年;马尔库奇,2005年;张和王,2015年;张和张,2015年)。!6.尽管如此,就原油价格波动预测而言,GARCH型模型仍存在一些有趣的问题需要探索。例如,尽管马尔可夫转换模型在捕捉潜在的状态转换和原油价格波动的非线性方面是有效的,但不确定MRS-GARCH模型在所有样本的原油价格波动预测方面是否肯定优于单机制GARCH模型。同时,由于GARCH型模型预测的准确性通常对用于测量波动性的数据频率和时间范围敏感(Manera等人,2007年;Zhang等人,2015年),因此有意思的是,当以不同的数据频率(即每日、每周和每月数据)计算原油价格波动时,结果是否会发生变化,以及如何变化,以及不同的时间范围。此外,在关于线性和非线性GARCH模型预测性能比较的实证文献中,没有达成一致的共识。在这种情况下,我们对原油市场波动性预测进行了进一步的研究,主要贡献如下。
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