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  1. 117 経済学研究科・経済学部
  2. 70 日本経済国際共同センター
  3. Discussion Paper F series (in English)
  1. 0 資料タイプ別
  2. 60 レポート類
  3. 061 ディスカッションペーパー

Volatility and Quantile Forecasts by Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution

http://hdl.handle.net/2261/55826
http://hdl.handle.net/2261/55826
1c327dc4-d0d9-4a78-a2b4-cab84200d4b3
Item type テクニカルレポート / Technical Report(1)
公開日 2014-05-01
タイトル
タイトル Volatility and Quantile Forecasts by Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Backtesting
キーワード
主題Scheme Other
主題 Bias correction
キーワード
主題Scheme Other
主題 Expected shortfall
キーワード
主題Scheme Other
主題 Generalized hyperbolic skew Student's t-distribution
キーワード
主題Scheme Other
主題 Markov chain Monte Carlo
キーワード
主題Scheme Other
主題 Realized volatility
キーワード
主題Scheme Other
主題 Stochastic volatility
キーワード
主題Scheme Other
主題 Value-at-risk
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
タイプ technical report
アクセス権
アクセス権 metadata only access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
著者 Takahashi, Makoto

× Takahashi, Makoto

WEKO 98019

Takahashi, Makoto

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Watanabe, Toshiaki

× Watanabe, Toshiaki

WEKO 98020

Watanabe, Toshiaki

Search repository
Omori, Yasuhiro

× Omori, Yasuhiro

WEKO 98021

Omori, Yasuhiro

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著者所属
著者所属 Center for the Study of Finance and Insurance, Osaka University
著者所属
著者所属 Department of Finance, Kellogg School of Management, Northwestern University
著者所属
著者所属 Institute of Economic Research, Hitotsubashi University
著者所属
著者所属 Faculty of Economics, University of Tokyo
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The realized stochastic volatility model of Takahashi, Omori, and Watanabe (2009), which incorporates the asymmetric stochastic volatility model with the realized volatility, is extended with more general form of bias correction in realized volatility and wider class distribution, the generalized hyperbolic skew Student's t-distribution, for financial returns. The extensions make it possible to adjust the bias due to the market microstructure noise and non-trading hours, which possibly depends on the level of the volatility, and to consider the heavy tail and skewness in financial returns. With the Bayesian estimation scheme via Markov chain Monte Carlo method, the model enables us to estimate the parameters in the return distribution and in the model jointly. It also makes it possible to forecast volatility and return quantiles by sampling from their posterior distributions jointly. The model is applied to quantile forecasts of financial returns such as value-at-risk and expected shortfall as well as volatility forecasts and those forecasts are evaluated by several backtesting procedures. Empirical results with SPDR, the S&P 500 exchange-traded fund, show that the heavy tail and skewness of daily returns are important for the model fit and the quantile forecasts but not for the volatility forecasts, and that the additional bias correction improves the quantile forecasts but does not substantially improve the model fit nor the volatility forecasts.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 本文フィルはリンク先を参照のこと
書誌情報 Discussion paper series. CIRJE-F

巻 CIRJE-F-921, 発行日 2014-02
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11450569
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
出版者
出版者 日本経済国際共同センター
出版者別名
Center for International Research on the Japanese Economy
関係URI
識別子タイプ URI
関連識別子 http://www.cirje.e.u-tokyo.ac.jp/research/dp/2014/2014cf921ab.html
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Ver.1 2021-03-02 02:12:18.100533
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