Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Prognozowanie zmienności polskich indeksów giełdowych za pomocą modeli GARCH przy użyciu danych wysokiej częstotliwości

Tytuł:
Prognozowanie zmienności polskich indeksów giełdowych za pomocą modeli GARCH przy użyciu danych wysokiej częstotliwości
Forecasting Polish Stock Indices Volatility Using GARCH Models and High Frequency Data
Autorzy:
Doman, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906663.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
prognozowanie
zmienność zrealizowana
GARCH
dane wysokiej częstotliwości
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2004, 177
0208-6018
2353-7663
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The notion of daily realized volatility introduced by Andersen and Bollerslev gave a new impulse to research connected with modeling and forecasting the volatility of financial returns using GARCH models. Daily realized volatility is a sum of squared intraday returns. Volatility forecasts obtained from GARCH models improve when instead of daily squared returns they are evaluated against the realized volatility. In this paper we calculate and investigate volatility forecasts for stock indices from the Warsaw Stock Exchange delivered by GARCH models with realized volatility as an additional explanatory variable.

Wprowadzone przez Andersena i Boilersleva pojęcie dziennej zmienności zrealizowanej dało nowy impuls badaniom poświęconym modelowaniu i prognozowaniu zmienności cen instrumentów finansowych przy użyciu modeli GARCH. Dzienna zmienność zrealizowana jest określona jako suma kwadratów zwrotów śróddziennych. Odnoszenie dziennych prognoz modeli GARCH do tak rozumianej zmienności zwykle znacznie poprawia jakość prognozy. Praca poświęcona jest prognozowaniu dziennej zmienności zrealizowanej indeksów Warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych za pomocą modeli z rodziny GARCH, w których opóźniona dzienna zmienność zrealizowana została również wprowadzona jako dodatkowa zmienna objaśniająca.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies