Structural breaks and GARCH models of exchange rate volatility: Re‐examination and extension
结构突变与汇率波动率 GARCH 模型：重新检验与扩展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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结构突变与汇率波动率 GARCH 模型：重新检验与扩展
- 研究问题
- 在更新汇率数据、软件、预测检验和损失指标后，纳入结构突变的 GARCH 模型能否继续改善样本外波动率预测？
- 方法与思路
- 作者复现既有汇率波动率预测研究，保留其计量模型并更新美元日度汇率数据，开展样本外比较与稳健性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称结果总体支持原研究，在所考察的全部损失函数与预测期限中，纳入结构突变的模型表现优于忽略不稳定性的模型。
- 阅读关注点
- 应核对突变处理、预测窗口与信息集、波动率评价基准、损失函数及准确性检验，并确认比较是否存在前视信息。
- 阅读边界
- 摘要未提供数据范围、损失差异或检验数值；优势限于所考察的模型、指标和期限，不能据此断言普遍优越。
原文摘要
Summary We examine the empirical significance of structural changes concerning generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models of exchange rate volatility using out‐of‐sample tests by replicating and carrying out robustness checks on the volatility forecasting study by Rapach and Strauss (Journal of Applied Econometrics, 2008; 23, 65–90). We employ the same econometric models but incorporate recent US dollar daily exchange rates data while also using different software, a relatively recent forecast accuracy test and loss metrics. Our objective is to attain scientific replication in a broad sense. Our analysis verifies and broadly aligns with the results obtained in the original study. In particular, we find strong evidence that the models incorporating structural breaks demonstrate superior performance across all loss functions and forecast horizons compared with those models that ignore instabilities.