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Referencias para las previsiones sesgadas de EGARCH

Hace unos meses leí en algún sitio que, aunque el modelo GARCH exponencial puede dar lugar a valores BIC más altos en comparación con otras extensiones de la familia GARCH (GARCH, GJR-GARCH, TGARCH, ...), la previsión de la volatilidad con este modelo puede dar lugar a resultados sesgados. Estoy tratando de encontrar una fuente confiable (un documento académico) que pueda respaldar esto, pero hasta ahora he encontrado

  • este Matlab página que indirectamente me dice que los resultados están sesgados,
  • este Documento de trabajo de 2010 que no ha sido publicado en ninguna revista, y
  • algunas tesis de licenciatura/máster que informan de esta información sin respaldarla con una fuente académica.

Y como se imaginarán, no puedo (o mejor, no quiero) citar las tesis de otros estudiantes en mi propia tesis.

¿Conoce algún trabajo publicado que demuestre esta afirmación? ¿O una fuente fiable que sugiera por qué el EGARCH no debería utilizarse para hacer previsiones?

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Sí, lo siento, me refería a valores BIC más altos en términos absolutos (al ser negativos, por supuesto que me refería a valores más bajos). Pero gracias por los enlaces aquí y en tu respuesta más abajo, ¡los comprobaré!

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Nilo Puntos 6

He encontrado un par de artículos que mencionan el sesgo de EGARCH:

  • Demos, Antonis, y Dimitra Kyriakopoulou. "Corrección del sesgo de los estimadores ML y QML en el modelo EGARCH (1, 1)". Preprint (2010).
  • Deb, Partha. "Propiedades de muestra finita de los estimadores de máxima verosimilitud y cuasi-máxima verosimilitud de los modelos EGARCH". Revisiones econométricas 15.1 (1996): 51-68.

El primero es el mismo que mencionas, por lo que no te sirve de nada. Probablemente el segundo podría ser más útil. Lamentablemente, no tengo acceso a él, por lo que no puedo ver lo que hay dentro.

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lanrat Puntos 367

Esto no aborda directamente su pregunta, pero está relacionado de alguna manera

"No encontramos pruebas de que un GARCH(1,1) sea superado por modelos más sofisticados en nuestro análisis de los tipos de cambio, mientras que el GARCH(1,1) es claramente inferior a los modelos que pueden acomodar un efecto de apalancamiento en nuestro análisis de los rendimientos de IBM."

Peter R. Hansen, Asger Lunde, Comparación de previsiones de modelos de volatilidad: ¿hay algo que supere a un GARCH(1,1)? JAE Volumen 20, número 7, diciembre de 2005, páginas 873-889

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Véase también Alexios Ghalanos, autor de "rugarch", "rmgarch" y otros paquetes de R, que cuestiona esta opinión en su blog "¿Algo NO supera a GARCH(1,1)?" .

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