BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Krężołek Dominik (The Karol Adamiecki University of Economics in Katowice, Poland)
Tytuł
The Application of M-Garch Model for Examining the Volatility of Financial Assets
Źródło
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2009, t. 228, s. 305-311, bibliogr. 8 poz.
Tytuł własny numeru
Multivariate Statistical Analysis : Statistical Inference, Statistical Models and Applications
Słowa kluczowe
Kalkulacja stopy zwrotu, Aktywa finansowe, Portfel inwestycyjny, Analiza wariancji, Model GARCH
Rate of return calculation, Financial assets, Investment portfolio, Variance analysis, GARCH model
Uwagi
summ., streszcz.
Abstrakt
Większość ekonometrycznych modeli rynków finansowych konstruowanych jest w oparciu o wielkie i rozwinięte gospodarki światowe. Podejście takie nie zawsze znajduje zastosowanie w przypadku młodych i wschodzących rynków. Wynika to po pierwsze z dostępności, a po drugie z charakteru danych tworzących finansowe szeregi czasowe (skupiska danych, grube ogony, autokorelacja). Celem pracy jest zastosowanie modelu M-GARCH do analizy poziomu zmienności stóp zwrotu aktywów finansowych w przypadku, gdy badaniu poddane są portfele inwestycyjne (o więcej niż dwóch składach). Przedstawione zostaną różne podejścia do analizy warunkowej wariancji (modyfikacje M-GARCH). Wynikiem będzie ocena stosowalności tej klasy modeli. (abstrakt oryginalny)

The majority of econometric financial market models are based on well run and highly developed economies and available financial time series are very wide, numerous, reporting some specific features as clustering of variance and outliers. Thus, the application of classical methods of the stochastic processes analysis can be biased. He purpose of this paper is to present the review of M-GARCH model to examine the volatility of asset returns in financial market. The analysis includes both individual stocks and portfolios. The most popular approaches of multivariate GARCH models estimation are considered. As a result, the applicability assessment of this class of models within emerging markets will be presented. (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
Bibliografia
Pokaż
  1. Bauwens L., Laurent S., Rombouts J. V. K. (2006), Multivariate GARCH Models: A Survey, Journal of Applied Econometrics, 21, p. 79-109.
  2. Billio M, Caporin M., Gobbo M. (2006), Flexible Dynamic Conditional Correlation multivariate GARCH models for asset allocation, Applied Financial Economics Letters,2,p. 123-130.
  3. Bollerslev T., Engle R., Nelson D. (1994), ARCH Models, Handbook of Econometrics, Volume IV, p. 2959-3038.
  4. Bollerslev T., Engle R., Wooldridge J. (19S8), A Capital Asset Pricing Model with Time-varying Covariances, Journal of Political Economy, vol. 96, no. 1, p. 116-131.
  5. Engle R. (2001), GARCH 101; The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics, Journal of Economic Perspectives, Volume 15, Number 4, p. 157-168.
  6. Piontek K. (2006), Niektóre praktyczne wyzwania w modelowaniu wielowymiarowych procesów GARCH, PN AE we Wrocławiu Nr 1126, Taksonomia 13, Wrocław, s. 194-205.
  7. Silvennoinen A., Teräsvirta T. (2007), Multivariate GARCH Models, SSE/EFI Working Paper Series in Economics and Finance No. 669.
  8. Tsay R. S. (2002), Analysis of Financial Time Series, John Wiley & Sons. Inc, Chicago.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0208-6018
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu