Multivariate leverage effects and realized semicovariance GARCH models
多元杠杆效应与已实现半协方差 GARCH 模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多元杠杆效应与已实现半协方差 GARCH 模型
- 研究问题
- 如何利用高频收益的正负符号信息，刻画多资产波动与相关性对冲击的不对称反应，并超越简单阈值项的描述？
- 方法与思路
- 作者将已实现半方差、半协方差与半相关性引入非对称多元波动模型，扩展双变量 GARCH 和较高维动态条件相关模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称股票及市场组合应用显示拟合改善，并揭示新的非对称联合动态依赖；这些是作者报告的实证发现。
- 阅读关注点
- 应核对半协方差指标的定义与估计误差、模型的有效性约束，以及拟合比较的指标、基准设定和是否包含样本外评估。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断改善幅度及统计显著性；更好拟合不直接证明更好预测或对不同市场均有效。
原文摘要
We propose new asymmetric multivariate volatility models. The models exploit estimates of variances and covariances based on the signs of high-frequency returns, measures known as realized semivariances, semicovariances, and semicorrelations, to allow for more nuanced responses to positive and negative return shocks than threshold “leverage effect” terms traditionally used in the literature. Our empirical implementations of the new models, including extensions of widely-used bivariate GARCH specifications for a number of individual stocks and the aggregate market portfolio as well as larger dimensional dynamic conditional correlation type formulations for a cross-section of individual stocks, provide clear evidence of improved model fit and reveal new and interesting asymmetric joint dynamic dependencies.