Jak interpretować parametry GARCH?


15

Używam standardowego modelu GARCH:

rt=σtϵtσt2=γ0+γ1rt12+δ1σt12

Mam różne oszacowania współczynników i muszę je interpretować. Dlatego zastanawiam się nad fajną interpretacją, więc co reprezentują , i ?γ0γ1δ1

Widzę, że jest czymś stałym. Stanowi więc rodzaj „zmienności otoczenia”. oznacza korektę ostatnich wstrząsów. Ponadto nie jest dla mnie zbyt intuicyjny: reprezentuje dostosowanie do zmienności pas. Ale chciałbym mieć lepszą i bardziej kompleksową interpretację tych parametrów.γ 1 δ 1γ0γ1δ1

Czy ktoś może mi dobrze wyjaśnić, co reprezentują te parametry i jak można wyjaśnić zmianę parametrów (co to znaczy, jeśli np. wzrośnie?).γ1

Sprawdziłem to również w kilku książkach (np. W Tsay), ale nie mogłem znaleźć dobrych informacji, więc wszelkie rekomendacje literatury dotyczące interpretacji tych parametrów byłyby mile widziane.

Edycja: Byłbym również zainteresowany interpretacją wytrwałości. Czym więc jest wytrwałość?

W niektórych książkach przeczytałem, że uporczywość GARCH (1,1) to , ale np. W książce Carol Alexander na stronie 283 mówi on tylko o parametrze (my ) będącym uporczywością parametr. Czy istnieje różnica między trwałością w zmienności ( ) a trwałością w ( )?γ1+δ1βδ1σtrt

vo


1
vol-of-vol to „zmienność zmienności”; zmienność może skakać więcej.
Glen_b

nie należy tego przenieść do wersji beta finansów finansowych?
Iwanow

2
StatTistician, po co definiować na początku, aby wywołać tę samą ilość w następnym wierszu? Nie potrzebujesz dwóch symboli dla tej samej rzeczy. rtat
Glen_b

1
Myślę, że średnie równanie powinno być = +rtμσtϵt
Metrics

I usunięte z tekstu, ponieważ jest zbędny i czyni GARCH (1,1) określenie w pytaniu być niż standardowy. at
mpiktas,

Odpowiedzi:


4

Campbell i wsp. (1996) mają następującą interpretację na str. 483

γ1 mierzy stopień, w jakim szok zmienności wpływa dziś na zmienność w następnym okresie, a mierzy szybkość, z jaką ten efekt umiera w czasie.γ1+δ1

Według Chana (2010) utrzymywanie się zmienności występuje, gdy , a zatem jest procesem niestacjonarnym. Jest to również nazywane IGARCH (Integrated GARCH). W tym scenariuszu bezwarunkowa wariancja staje się nieskończona (s. 110)γ1+δ1=1at

Uwaga: GARCH (1,1) można zapisać w formie ARiMR (1,1), aby wykazać, że trwałość wynika z sumy parametrów (dowód w s. 110 Chana (2010) i s. 483 w Campbell i wsp. (1996). Ponadto jest teraz szokiem zmienności.at12σt12


GARCH (1,1) można zapisać w postaci ARMA (1,1) : dokładniej GARCH (1,1) dla można zapisać jako ARMA (1,1) dla r 2 t (nie dla r t ). rtrt2rt
Richard Hardy

0

duże wartości trzeciego współczynnika ( ) oznaczają, że duże zmiany zmienności będą wpływać na przyszłe ulatnianie przez długi okres czasu, ponieważ rozpad jest wolniejszy.δ1


Sandile, pozwoliłem, by twoja odpowiedź była bardzo wyraźna, podając termin jako odniesienie.
Alexis,

Co zatem myślisz o poprzedniej odpowiedzi? @ Metrics wyraźnie podało interpretację dla , a nie δ 1 w oderwaniu. γ1+δ1δ1
chl

0

Alfa łapie efekt łuku Beeta łapie efekt garcha Suma obu bardziej zbliżonych do 1, oznacza, że ​​zmienność pozostaje długa

Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.