A generalized regime-switching integer-valued GARCH(1, 1) model and its volatility forecasting

Jiyoung Lee; Eunju Hwang

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자료유형: 학술저널

저자정보: Jiyoung Lee Eunju Hwang

저널정보: 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제25권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 29 - 42 (14page)

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We combine the integer-valued GARCH(1, 1) model with a generalized regime-switching model to propose a dynamic count time series model. Our model adopts Markov-chains with time-varying dependent transition probabilities to model dynamic count time series called the generalized regime-switching integer-valued GARCH(1, 1) (GRS-INGARCH(1, 1)) models. We derive a recursive formula of the conditional probability of the regime in the Markov-chain given the past information, in terms of transition probabilities of the Markovchain and the Poisson parameters of the INGARCH(1, 1) process. In addition, we also study the forecasting of the Poisson parameter as well as the cumulative impulse response function of the model, which is a measure for the persistence of volatility. A Monte-Carlo simulation is conducted to see the performances of volatility forecasting and behaviors of cumulative impulse response coefficients as well as conditional maximum likelihood estimation; consequently, a real data application is given.

#cumulative impulse response function #forecasting #integer-valued GARCH(1,1) #regime-switching Markov-chain

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