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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Didit B Nugroho (Universitas Kristen Satya Wacana) Bernadus AA Wicaksono (Universitas Kristen Satya Wacana) Lennox Larwuy (Universitas Kristen Satya Wacana)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제30권 제2호
발행연도
2023.3
수록면
163 - 178 (16page)

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GARCH-X(1; 1) model specifies that conditional variance follows an AR(1) process and includes a past exogenous variable. This study proposes a new class from that model by allowing a more general (non-linear) variance function to follow an AR(1) process. The functions applied to the variance equation include exponential, Tukey’s ladder, and Yeo–Johnson transformations. In the framework of normal and student-t distributions for return errors, the empirical analysis focuses on two stock indices data in developed countries (FTSE100 and SP500) over the daily period from January 2000 to December 2020. This study uses 10-minute realized volatility as the exogenous component. The parameters of considered models are estimated using the adaptive random walk metropolis method in the Monte Carlo Markov chain algorithm and implemented in the Matlab program. The 95% highest posterior density intervals show that the three transformations are significant for the GARCHX(1; 1) model. In general, based on the Akaike information criterion, the GARCH-X(1; 1) model that has return errors with student-t distribution and variance transformed by Tukey’s ladder function provides the best data fit. In forecasting value-at-risk with the 95% confidence level, the Christoersen’s independence test suggest that non-linear models is the most suitable for modeling return data, especially model with the Tukey’s ladder transformation.
#ARWM #GARCH-X #non-linear transformations #student-t #value-at-risk #volatility

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Applications on real data
4. Conclusions and future works
References

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