Realized GARCH: a joint model for returns and realized measures of volatility
Realized GARCH：收益与已实现波动率测度的联合模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确联合建模金融收益、条件方差与已实现波动率测度，最直接对应金融波动率方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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Realized GARCH：收益与已实现波动率测度的联合模型
- 研究问题
- 如何联合建模收益与已实现波动率测度，使后者与条件方差相联系，并刻画收益和未来波动率之间的依赖关系？
- 方法与思路
- 作者提出含测量方程的 Realized GARCH，考察线性和对数线性规格，并以道指成分股及交易所交易指数基金应用比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型简约、易于估计，并隐含条件方差及已实现测度的 ARMA 结构；应用中拟合优于仅用日收益的标准 GARCH。
- 阅读关注点
- 应核对测量方程的误差设定、收益与波动率依赖机制、ARMA 表示的条件，以及拟合改善的评价指标和基准。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断已实现测度构造和拟合改善幅度；样本内拟合改善不能直接推断样本外预测优势。
原文摘要
SUMMARY We introduce a new framework, Realized GARCH, for the joint modeling of returns and realized measures of volatility. A key feature is a measurement equation that relates the realized measure to the conditional variance of returns. The measurement equation facilitates a simple modeling of the dependence between returns and future volatility. Realized GARCH models with a linear or log‐linear specification have many attractive features. They are parsimonious, simple to estimate, and imply an ARMA structure for the conditional variance and the realized measure. An empirical application with Dow Jones Industrial Average stocks and an exchange traded index fund shows that a simple Realized GARCH structure leads to substantial improvements in the empirical fit over standard GARCH models that only use daily returns. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.