- Tytuł:
-
Bayesian Analysis of Dynamic Conditional Correlation Using Bivariate GARCH Models
Bayesowska analiza dynamicznej korelacji warunkowej z wykorzystaniem dwuwymiarowych modeli GARCH - Autorzy:
-
Osiewalski, Jacek
Pipień, Mateusz - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/907620.pdf
- Data publikacji:
- 2005
- Wydawca:
- Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
- Tematy:
-
model comparison
Bayes factors
multivariate GARCH processes
BEKK models
DCC models
exchange rates - Opis:
-
Multivariate ARCH-typc specifications provide a theoretically promising framework
for analyses of correlation among financial instruments because they can model
time-varying conditional covariance matrices. However, general VechGARCH models are too
heavily parameterized and, thus, impractical for more than 2- or 3-dimensional vector lime
series. A simple t-BEKK(l.l) specification seems a good compromise between parsimony and
generality. Unfortunately, Bollerslev’s constant conditional correlation (CCC) model cannot be
nested within VECH or BEKK GARCH structures. Recently, Engle (2002) proposed a parsimoniously
parameterized generalization of the CCC model; this dynamic conditional correlation
(DCC) specification may outperform many older multivariate GARCH models. In
this paper we consider Bayesian analysis of the conditional correlation coefficient within
different bivariate GARCH models, which are compared using Bayes factors and posterior
odds. For daily growth rales of PLN/USD and PLN/DEM (6.02.1996-28.12.2001) we show
that the t-BEKK(l, 1) specification fits the bivariate series much better than DCC models,
but the posterior means of conditional correlation coefficients obtained within different models
are very highly correlated.
Wielowymiarowe specyfikacje ty^pu ARCH stanowią teoretycznie obiecujące ramy dla analiz skorelowania instrumentów finansowych, ponieważ umożliwiają modelowanie zmiennych w czasie macierzy warunkowych kowariancji. Jednak ogólne modele VechGARCH mają zbyt wiele parametrów, są więc niepraktyczne w przypadku więcej niż 2- lub 3-wymiarowych wektorowych szeregów czasowych. Prosta specyfikacja t-BEKK(1,1) wydaje się dobrym kompromisem pomiędzy oszczędnością parametryzacji i ogólnością modelu. Niestety model stałych korelacji warunkowych (CCC) Boilersleva nie jest szczególnym przypadkiem struktur VECH czy BEKK. Ostatnio Englc (2002) zaproponował oszczędnie sparametryzowane uogólnienie modelu CCC; ta specyfikacja o dynamicznej korelacji warunkowej (DCC) może zdominować wiele starszych wielowymiarowych modeli GARCH. W artykule rozważamy bayesowską analizę warunkowego współczynnika korelacji w ramach różnych dwuwymiarowych modeli GARCH, które są porównywane przy użyciu czynników Bayesa i ilorazów szans a posteriori. Dla dziennych stóp zmian kursów PLN/USD i PLN/DEM (6.02.1996 - 28.12.2001) wykazuje się, że specyfikacja t-BEKK(l.l) opisuje dwuwymiarowy szereg czasowy znacznie lepiej niż modele DCC. Jednak wartości oczekiwane a posteriori warunkowych współczynników korelacji, uzyskane w ramach różnych modeli, są bardzo silnie skorelowane. - Źródło:
-
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 192
0208-6018
2353-7663 - Pojawia się w:
- Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł