...
首页> 外文期刊>Przeglad statystyczny >INTRODUCING SKEWNESS INTO CONDITIONALLY FAT TAILED GARCH PROCESSES: A BAYESIAN COMPARISON
【24h】

INTRODUCING SKEWNESS INTO CONDITIONALLY FAT TAILED GARCH PROCESSES: A BAYESIAN COMPARISON

机译:将偏斜度引入条件性的尾部格氏过程:贝叶斯比较

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

The main goal of this paper is an application of Bayesian model comparison, based on the posterior probabilities and posterior odds ratios, in testing the explanatory power of the set of competing GARCH (ang. Generalised Autoregressive Conditionally Heteroscedastic) specifications, all with asymmetric and heavy tailed conditional distributions. In building competing volatility models we consider, as an initial specification, GARCH process with conditional Student-t distribution with unknown degrees of freedom parameter, proposed by Bollerslev in [8]. By introducing skewness into Student-t family and by application the resulting class as a conditional distribution we generated various GARCH models, which compete in explaining possible asymmetry of both conditional and unconditional distribution of financial data. In order to make Student-t family skewed we consider various alternative methods recently proposed in the literature. In particular, we apply the hidden truncation mechanism (see [3] and [1]), an approach based on the inverse scale factors in the positive and the negative orthant (see [13]), order statistics concept (see [21]), Beta distribution transformation (see [22]) and Bernstein density transformation (see [39]). Additionally, we consider GARCH process with conditional α-Stable distribution; see [43] and [40]. Based on the daily returns of hypothetical financial time series, we discuss the results of Bayesian comparison of alternative skewing mechanisms applied in the initial Student-t GARCH framework. We also check the sensitivity of model ranking with respect to structural changes in dynamics of considered time series. Additionally, we present formal Bayesian inference about conditional asymmetry of the distribution of the daily returns in all competing specifications on the basis of the skewness measure defined by Arnold and Groenveld in [2].%W dalszej części pracy dokonano analizy wrażliwości uzyskanych rezultatów, ze względu na zmiany strukturalne zachodzące na polskim rynku pieniężnym w rozważanym okresie ponad pięciu lat. Jako kluczowe czynniki określające funkcjonowanie omawianego rynku przyjęto wprowadzenie w życie Ustawy o Nowym Prawie Dewizowym (w dniu 12.01.1999) oraz sukcesywny spadek poziomu złotowych stóp procentowych, jaki ma miejsce od początku czerwca 2001, aż do końca badanego okresu czasu. Dokonano analizy wrażliwości prawdopodobieństw a posteriori konkurencyjnych specyfikacji i rozkładów a posteriori miary skośności rozkładu warunkowego, ze względu na omawiane zmiany. Dokonano także próby identyfikacji efektu warunkowej asymetrii z zachodzącymi zmianami na polskim rynku pieniężnym.
机译:本文的主要目标是基于后验概率和后验优势比的贝叶斯模型比较在测试竞争性GARCH(规范化广义自回归条件异方差)规范集的解释力时的应用,这些规范均具有不对称和沉重尾条件分布。在建立竞争性波动模型时,我们将Bollerslev在[8]中提出的带有条件Student-t分布且自由度参数未知的GARCH过程作为初始规范。通过将偏度引入Student-t族并通过将所得类作为条件分布进行应用,我们生成了各种GARCH模型,这些模型在解释财务数据的条件分布和无条件分布的可能不对称方面具有竞争性。为了使Student-t家庭倾斜,我们考虑了文献中最近提出的各种替代方法。特别是,我们应用了隐藏的截断机制(请参见[3]和[1]),这是一种基于正或负正割图形的逆比例因子的方法(请参见[13]),顺序统计概念(请参见[21])。 ),Beta分布转换(请参阅[22])和伯恩斯坦密度转换(请参阅[39])。另外,我们考虑具有条件α稳定分布的GARCH过程。参见[43]和[40]。基于假设财务时间序列的每日收益,我们讨论了在初始Student-t GARCH框架中应用的其他偏斜机制的贝叶斯比较结果。我们还检查了模型等级对于考虑的时间序列动力学的结构变化的敏感性。此外,我们根据Arnold和Groenveld在[2]中定义的偏度度量,提出关于所有竞争规范中日收益率分布的条件不对称的形式化贝叶斯推断。%W dalszejczęścipracy dokonano analizywrażliwościuzyskanychrezultatów,ze względuna zmiany strukturalnezachodzącena polskim rynkupieniężnymwrozważanymokresie ponadpięciulat。 Jako kluczowe czynnikiokreślającefunkcjonowanie omawianego rynkuprzyjętowprowadzenie w cieycie Ustawy o Nowym Prawie Dewizowym(w dniu 1999年12月1日)oraz sukcesywny spadek poziomucówowcedosuçoçoçaneçãoçoçżóçaneçãoçãoçãoçãoane cent ow Dokonano analizywrażliwościprawdopodobieństw的后代konkurencyjnych specyfikacji irozkładów后代的日记skośnościrozkładuwarunkowego,zewzględuna omawiane zmiany。 Dokonanotakżepróbyidentyfikacji efektu warunkowej asymetrii zzachodzącymizmianami na polskim rynkupieniężnym。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号