Temporal aggregation of multivariate GARCH processes
多元 GARCH 过程的时间聚合AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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多元 GARCH 过程的时间聚合
- 研究问题
- 多元 GARCH 过程从高频聚合到低频后，模型结构、方差因果关系与波动预测表现会如何变化？
- 方法与思路
- 作者在一般向量设定下研究时间聚合，分析四阶矩对低频动态的作用，并推导已实现波动率的分布性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称弱多元 GARCH 类对时间聚合封闭，并讨论虚假方差因果关系及先预测高频再聚合的预测优势。
- 阅读关注点
- 应核对弱 GARCH 的定义、存量与流量变量的聚合方式，以及预测比较和虚假因果关系结论的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要，未核对刊本变化；摘要未列出矩条件、退化情形和预测优势的完整适用范围。
原文摘要
This paper derives results for the temporal aggregation of multivariate GARCH processes in the general vector specification. It is shown that the class of weak mul- tivariate GARCH processes is closed under temporal aggregation. Fourth moment characteristics turn out to be crucial for the low frequency dynamics for both stock and flow variables. It is shown that spurious instantaneous causality in variance will only appear in degenerated cases, but that spurious Granger causality will be more common. Forecasting volatility, it is generally advisable to aggregate forecasts of the disaggregate series rather than forecasting the aggregated series directly, and unlike for VARMA processes the advantage does not diminish for large forecast horizons. Results are derived for the distribution of multivariate realized volatility if the high frequency process follows multivariate GARCH. Finally, the estimation problem is discussed. A numerical example illustrates some of the results.