Bridging the gap between the distribution of realized (ECU) volatility and ARCH modelling (of the Euro): the GARCH‐NIG model
连接 ECU 已实现波动率分布与欧元 ARCH 建模：GARCH-NIG 模型AI 解读 ↓
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连接 ECU 已实现波动率分布与欧元 ARCH 建模：GARCH-NIG 模型
- 研究问题
- 如何将高频数据得到的已实现波动率分布与日频 ARCH 建模连接，并用于从 ECU 数据建立欧元兑美元汇率预测模型？
- 方法与思路
- 作者分析十年五分钟 ECU 货币篮子收益，考察已实现波动率及标准化日收益的分布，并估计带 NIG 误差的日频 GARCH。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，条件已实现波动率近似逆高斯分布，标准化日收益近似正态；相应 GARCH-NIG 对三年欧元数据给出准确样本外预测。
- 阅读关注点
- 阅读全文应核对条件分布的估计与检验、由波动率分布推出日收益模型的步骤，以及 ECU 到欧元预测的目标、基准和评价指标。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断分布近似程度、预测目标或准确性幅度；未说明高频噪声处理，也不能推断版本变化。
原文摘要
Abstract This paper bridges the gap between traditional ARCH modelling and recent advances on realized volatilities. Based on a ten‐year sample of five‐minute returns for the ECU basket currencies versus the US dollar, we find that the realized volatilities constructed from the summation of the high‐frequency intraday squared returns conditional on the lagged squared daily returns are approximately Inverse Gaussian (IG) distributed, while the distribution of the daily returns standardized by their realized volatilities is approximately normal. Moreover, the implied daily GARCH model with Normal Inverse Gaussian (NIG) errors estimated for the ECU returns results in very accurate out‐of‐sample predictions for the three years of actual daily Euro/US dollar exchange rates. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.