Common Persistence in Conditional Variances
条件方差中的共同持久性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：摘要直接研究金融变量的GARCH条件方差及冲击持久性，并提供外汇示例，因此归入金融波动率。
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条件方差中的共同持久性
- 研究问题
- 多个金融变量的条件方差是否共享冲击的长期持久成分，如何刻画这种方差共持久性及其对未来条件方差预测的含义？
- 方法与思路
- 作者在线性多变量GARCH模型中提出方差共持久性的成立条件，将其与均值中的线性协整条件对应，并以外汇数据作简单说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出线性多变量GARCH中方差共持久性的条件，指出其与均值协整条件的平行关系，并用外汇数据示例阐释这一概念。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对方差共持久性的正式定义、模型参数须满足的限制、它与均值协整的具体关系，以及外汇示例如何支持解释。
- 阅读边界
- 摘要未说明条件的具体形式、汇率样本与估计细节；简单例子不足以判断方差共持久性在其他资产或模型中的适用范围。
原文摘要
A common finding in many of the recent empirical studies with the ARCH class of models applied to high frequency financial data concerns the apparent persistence of shocks for forecast of the future conditional variances. It is likely that several different variables share this same implied long-run component, however. In that situation, the variables are defined to be copersistent in variance. Conditions for copersistence to occur in the linear multivariate GARCH model are presented. These conditions parallel the conditions for linear cointegration in the mean. A simple empirical example with foreign exchange rate data illustrates the ideas. Copyright 1993 by The Econometric Society.