BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Galin Kamila
Tytuł
Kiedy parametry modelu GARCH wymagają ponownej estymacji?
When Garch Parameters Need to Be Reestimated?
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2008, nr 18, s. 28-37, tab., wykr., bibliogr. 8 poz.
Tytuł własny numeru
Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek
Słowa kluczowe
Szeregi czasowe, Model GARCH, Estymacja, Indeks giełdowy
Time-series, GARCH model, Estimation, Stock market indexes
Uwagi
summ.
Abstrakt
Zaprezentowano oraz poddano testom metody, która pozwala stwierdzić, kiedy należy ponownie wyznaczyć wartości parametrów modelu GARCH. Zanalizowano wpływ zaburzeń stacjonarności na estymację parametrów modelu, opis metody wykrywania zmiany parametrów oraz wyniki zastosowania tej metody. Przedstawiono także metody wykrywania zmian w stopach zwrotu indeksu giełdowego. Obliczenia i wykresy zostały wykonane w środowisku Matlab.

In the first part of the article, it is shown that a change in one GARCH parameter may lead to false parameters estimation results. A method of detecting GARCH parameters changepoint is presented in the next part of the paper. The method is tested on artificially generated time series and is applied to detect the first parameters changepoint in the rates of return of the WIG index. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Szczecińskiego
Bibliografia
Pokaż
  1. Berkes L, Gombay E., Horvath L., Kokoszka P., Sequential Change-Point Detection in GARCH(p,q) Models, "Econometric Theory" 2004, nr 20, s. 1140-1167.
  2. Bolerslev T., Engle R.F., ARCH Models, 1993, Praca Naukowa nr 93-49, http://ideas.repec.0rg/p/cdl/ ucsdec/93-49.html.
  3. Breidt F. J., Crato N., Lima P., On the Detection and Estimation of Long Memory in Stochastic Volatility, "Journal of econometrics" 1996, nr 83, s. 325-348.
  4. Fiszeder P., Jednorównaniowe modele GARCH - analiza procesów zachodzących na GPW w Warszawie. Dynamiczne modele ekonometryczne, Toruń 2001.
  5. Galin K., Analiza efektu IGARCH oraz efektu długozasięgowych zależności w szeregu stóp zwrotu indeksu WIG, [w:] W. Ronka-Chmielowiec, K. Jajuga (red.), Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek, AE, Wrocław 2007.
  6. Mikosch T., Starica C., Change of Structure in Financial Time Series, Long Range Dependence and the GARCH Model, 2000, http://cls.dk/caf/wp/wp-58.pdf.
  7. Polzehl J., Spokoiny V., Varying Coefficient GARCH Versus Local Constant Volatility Modeling. Comparison of the Predictive Power, maszynopis nr 977, Berlin 2004.
  8. Starica C., Herzel S., Nord T., The Impact of the IGARCH Effect on Longer-Horizon Volatility Forecasting, 2006, www.unipg.it/herzel.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu