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  1. Diffusion limits of real-time GARCH
    Autor*in: Ding, Yashuang
    Erschienen: [2020]
    Verlag:  University of Cambridge, Faculty of Economics, Cambridge

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VSP 1362
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Cambridge working paper in economics ; 20112
    Schlagworte: GARCH; RT-GARCH; SV; diffusion limit
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 16 Seiten)
  2. Weak diffusion limit of real-time GARCH models
    the role of current return information
    Autor*in: Ding, Yashuang
    Erschienen: [2020]
    Verlag:  University of Cambridge, Faculty of Economics, Cambridge

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VSP 1362
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Export in Literaturverwaltung   RIS-Format
      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Cambridge working paper in economics ; 20112
    Cambridge-INET working paper series ; 2020, 53
    Schlagworte: GARCH; RT-GARCH; SV; diffusion limit; high frequency data
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 31 Seiten)
  3. Bayesian predictive distributions of oil returns using mixed data sampling volatility models
    Autor*in: Virbickaite, Audrone; Nguyen, Hoang; Minh-Ngoc Tran
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Örebro University School of Business, Örebro, Sweden

    This study explores the benefits of incorporating fat-tailed innovations, asymmetric volatility response, and an extended information set into crude oil return modeling and forecasting. To this end, we utilize standard volatility models such as... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DS 776
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    This study explores the benefits of incorporating fat-tailed innovations, asymmetric volatility response, and an extended information set into crude oil return modeling and forecasting. To this end, we utilize standard volatility models such as Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedastic (GARCH), Generalized Autoregressive Score (GAS), and Stochastic Volatility (SV), along with Mixed Data Sampling (MIDAS) regressions, which enable us to incorporate the impacts of relevant financial/macroeconomic news into asset price movements. For inference and prediction, we employ an innovative Bayesian estimation approach called the density-tempered sequential Monte Carlo method. Our findings indicate that the inclusion of exogenous variables is beneficial for GARCH-type models while offering only a marginal improvement for GAS and SV-type models. Notably, GAS-family models exhibit superior performance in terms of in-sample fit, out-of-sample forecast accuracy, as well as Value-at-Risk and Expected Shortfall prediction.

     
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/274606
    Schriftenreihe: Array ; 2023, 7
    Schlagworte: ES; GARCH; GAS; log marginal likelihood; MIDAS; SV; VaR
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 35 Seiten), Illustrationen