NEGATIVE VOLATILITY SPILLOVERS IN THE UNRESTRICTED ECCC-GARCH MODEL
非受限 ECCC-GARCH 模型中的负向波动溢出AI 解读 ↓
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非受限 ECCC-GARCH 模型中的负向波动溢出
- 研究问题
- 多变量条件相关 GARCH 模型能否容许负向波动反馈，同时保持条件协方差矩阵正定，参数限制应如何调整？
- 方法与思路
- 作者放宽所有参数非负的充分条件，推导容许部分负参数的正定性限制，并研究双变量一阶模型的含义。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，部分参数为负时仍可保证条件协方差矩阵正定，将相关结果扩展至多变量情形，并增加双变量模型灵活性。
- 阅读关注点
- 应核对正定性限制是充分条件还是完整刻画，以及限制与动态稳定性的关系、负参数如何形成负向波动溢出。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，具体参数区域、估计方法和实证证据未说明，模型允许负反馈不代表已验证其经济机制。
原文摘要
This paper considers a formulation of the extended constant or time-varying conditional correlation GARCH model that allows for volatility feedback of either the positive or negative sign. In the previous literature, negative volatility spillovers were ruled out by the assumption that all the parameters of the model are nonnegative, which is a sufficient condition for ensuring the positive definiteness of the conditional covariance matrix. In order to allow for negative feedback, we show that the positive definiteness of the conditional covariance matrix can be guaranteed even if some of the parameters are negative. Thus, we extend the results of Nelson and Cao (1992) and Tsai and Chan (2008) to a multivariate setting. For the bivariate case of order one, we look into the consequences of adopting these less severe restrictions and find that the flexibility of the process is substantially increased. Our results are helpful for the model-builder, who can consider the unrestricted formulation as a tool for testing various economic theories.