GJR-GARCH 中的持久性(不对称 GARCH)

机器算法验证 加奇 波动率预测
2022-03-18 09:29:32

考虑标准 GARCH 模型:

σt2=ω+αεt12+βσt12.

所谓持久性参数定义为总和α+β.

现在考虑 Glosten 等人的 GJR-GARCH 模型。(1993):

σt2=ω+(α+γIt1)εt12+βσt12

在哪里It1是指标函数:

It1(εt1)=εt1为了εt1>0
It1(εt1)=0否则。

问题: GJR-GARCH 模型中的持久性参数是什么?有人可以提供一些对此进行解释的参考吗?

我的猜测是持久性参数等于α+γ/2+β,但我不确定。猜测是基于V-Lab中的材料以及标准 GARCH 和 GJR-GARCH 模型之间的相似性。

参考

  • Glosten, LR, R. Jagannathan 和 DE Runkle,1993 年。关于股票名义超额收益的预期值和波动性之间的关系。金融杂志 48:1779-1801。

  • V-实验室

1个回答

我在 R 中的“rugarch”包的“vignette”中找到了答案。这是第 7-8 页的引述(重点是我的):

由于指标函数的存在,模型的持久性现在关键取决于所使用的条件分布的不对称性。模型的持久性P^是,

P^=j=1qαj+j=1pβj+j=1qγjκ

在哪里κ是标准化残差的期望值 zt低于零(实际上是低于零的概率),

κ=E(Itjztj2)=0f(z,1,0,)dz

在哪里f是带有任何附加偏斜和形状参数的标准化条件密度(). 对称 分布的情况下,值κ简单地等于 0.5。