Orthogonal transformation of coordinates in copula m-garch models - Bayesian analysis for wig20 spot and futures returns
Ładowanie...
Data wydania
2012
Autorzy
Tytuł czasopisma
ISSN
ISSN 0071-674X
eISSN
Tytuł tomu
ISBN
eISBN
Wydawca
Oficyna Wydawnicza AFM
Abstrakt
We check the empirical importance of some generalisations of the conditional distribution in
M-GARCH case. A copula M-GARCH model with coordinate free conditional distribution is considered,
as a continuation of research concerning specification of the conditional distribution in
multivariate volatility models, see Pipień (2007, 2010). The main advantage of the proposed family
of probability distributions is that the coordinate axes, along which heavy tails and symmetry can
be modelled, are subject to statistical inference. Along a set of specified coordinates both, linear
and nonlinear dependence can be expressed in a decomposed form.
In the empirical part of the paper w e considered a problem of modelling the dynamics of the
returns on the spot and future quotations of the WIG20 index from the Warsaw Stock Exchange.
On the basis of the posterior odds ratio we checked the data support of considered generalisation,
comparing it with BEKK model with the conditional distribution simply constructed as a product
of the univariate skewed components. Our example clearly showed the empirical importance of
the proposed class of the coordinate free conditional distributions.
W artykule przedstawiono uogólnienie rozkładu warunkowego w wielowymiarowym modelu
typu GARCH, oraz poddano empirycznej weryfikacji skonstruowany model. Praca stanowi kontynuację
badań prowadzonych przez Pipienia (2007, 2010) nad właściwą specyfikacją rozkładów
warunkowych wektora stóp zmian instrumentów finansowych. Zasadniczym elementem określającym
giętkość rozważanej klasy wielowymiarowych rozkładów jest możliwość zmiany układu
współrzędnych, i - tym samym — kierunków w przestrzeni obserwacji, według których grube
ogony i asymetria rozkładu mogą występować empirycznie. Zgodnie z przyjętą orientacją w przestrzeni
obserwacji, możliwe jest modelowanie zależności pomiędzy elementami wektora losowego,
zarówno o charakterze liniowym (stosowana transformacja liniowa) jak i nieliniowym (funkcja p o wiązań,
copula). W części empirycznej przedstawiamy wyniki modelowania dynamicznych zależności pomiędzy
zwrotami z notowania spot i futures indeksu WIG20. Uzyskane rezultaty wskazują na zasadność
proponowanego uogólnienia stosowanego w modelu BEKK. Model z proponowanym typem rozkładu
warunkowego uzyskuje silne potwierdzenie empiryczne, mierzone ilorazem szans a posteriori
i wartością brzegowej gęstości wektora obserwacji.
Opis
Tematy
Słowa kluczowe
Bayes factors, multivariate GARCH models, coordinate free distributions, Householder matrices, czynnik Bayesa, wielowymiarowe modele GARCH, macierze Householdera
Źródło
Folia Oeconomica Cracoviensia 2012, Vol. LIII, s. 21-40.