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Directional dependence via Gaussian copula beta regression model with asymmetric GARCH marginals

机译:通过具有非对称GARCH边际的高斯copula beta回归模型进行方向依赖性

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摘要

This article proposes a new directional dependence by using the Gaussian copula beta regression model. In particular, we consider an asymmetric Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) model for the marginal distribution of standardized residuals to make data exhibiting conditionally heteroscedasticity to white noise process. With the simulated data generated by an asymmetric bivariate copula, we verify our proposed directional dependence method. For the multivariate direction dependence by using the Gaussian copula beta regression model, we employ a three-dimensional archemedian copula to generate trivariate data and then show the directional dependence for one random variable given two other random variables. With West Texas Intermediate Daily Price (WTI) and the Standard & Poor's 500 (S&P 500), our proposed directional dependence by the Gaussian copula beta regression model reveals that the directional dependence from WTI to S&P 500 is greater than that from S&P 500 to WTI. To validate our empirical result, the Granger causality test is conducted, confirming the same result produced by our method.
机译:本文通过使用高斯copula beta回归模型提出了一种新的方向依赖性。特别是,我们考虑了标准化残差的边际分布的不对称广义自回归条件异方差(GARCH)模型,以使数据对白噪声过程表现出条件异方差。利用非对称双变量copula生成的模拟数据,我们验证了我们提出的方向依赖方法。对于使用高斯copula beta回归模型的多元方向相关性,我们采用三维初学者模型来生成三元数据,然后在给定其他两个随机变量的情况下显示一个随机变量的方向相关性。使用西德克萨斯中级每日价格(WTI)和标准普尔500(S&P 500),我们通过高斯copula beta回归模型提出的方向依赖性显示,从WTI到S&P 500的方向依赖性大于从S&P 500到WTI的方向依赖性。 。为了验证我们的经验结果,进行了格兰杰因果关系检验,确认了我们的方法产生的相同结果。

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