A Stochastic Volatility Model With a General Leverage Specification
具有一般杠杆效应设定的随机波动率模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有一般杠杆效应设定的随机波动率模型
- 研究问题
- 金融时间序列中，如何通过观测方程与对数波动率方程冲击之间的跨期相关，更充分刻画杠杆效应及其传播？
- 方法与思路
- 作者设定两类方程冲击在不同滞后上的一般相关结构，推导模拟极大似然与准极大似然估计，并考察有限样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新设定嵌套其他非对称波动率模型，可用于检验与诊断；实证示例中杠杆传播拟合和波动率预测有所改善。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对跨滞后相关结构的参数限制、模型识别、两类估计的计算方式，以及预测精度比较的设计。
- 阅读边界
- 摘要未说明相关结构的具体形式、实证样本及预测指标；单个实证示例的改善不足以确认跨市场或跨时期的普遍优势。
原文摘要
We introduce a new stochastic volatility model that postulates a general correlation structure between the shocks of the measurement and log volatility equations at different temporal lags. The resulting specification is able to better characterize the leverage effect and propagation in financial time series. Furthermore, it nests other asymmetric volatility models and can be used for testing and diagnostics. We derive the simulated maximum likelihood and quasi maximum likelihood estimators and investigate their finite sample performance in a simulation study. An empirical illustration shows that the postulated correlation structure improves the fit of the leverage propagation and leads to more precise volatility predictions.