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アイテム
Fat Tails and Asymmetry in Financial Volatility Models
http://hdl.handle.net/2261/2487
http://hdl.handle.net/2261/2487799dcf1d-cfce-48c7-a66d-cf61710a06af
| Item type | テクニカルレポート / Technical Report(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-01-17 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Fat Tails and Asymmetry in Financial Volatility Models | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Asymmetric volatility | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Conditional non-normality | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Skewness | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Leptokurtosis | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Outliers | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Location parameter | |||||
| 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 |
Verhoeven, Peter
× Verhoeven, Peter× Michael, McAleer |
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| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | Curtin University of Technology | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | University of Western Australia | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Although the GARCH model has been quite successful in capturing important empirical aspects of financial data, particularly for the symmetric effects of volatility, it has had far less success in capturing the effects of extreme observations, outliers and skewness in returns. This paper examines the GARCH model under various non-normal error distributions in order to evaluate skewness and leptokurtosis. The empirical results show that GARCH models estimated using asymmetric leptokurtic distributions are superior to their counterparts estimated under normality, in terms of: (i) capturing skewness and leptokurtosis; (ii) the maximized log-likelihood values; and (iii) isolating the ARCH and GARCH parameter estimates from the adverse effects of outliers. Overall, the flexible asymmetric Student-t distribution performs best in terms of capturing the non-normal aspects of the data. | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Mathematics and Computers in Simulation. 掲載予定. | |||||
| 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 2003-CF-211, 発行日 2003-03 |
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| 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 | |||||
| 日本十進分類法 | ||||||
| 主題Scheme | NDC | |||||
| 主題 | 330 | |||||
| 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/2003/2003cf211ab.html | |||||
