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Suma de dos modelos GARCH(1,1)

Tengo dos Procesos GARCH(1,1) ( q=1,2q=1,2 )

σq,t=γq+αqσ2q,t1+βqϵ2q,t1σq,t=γq+αqσ2q,t1+βqϵ2q,t1

que tienen una correlación constante σ12,t=ρσ1,tσ2,tσ12,t=ρσ1,tσ2,t . A veces se denomina CC-GARCH(1,1).

¿Es la suma (ponderada) de estos dos procesos un proceso GARCH? Si es así, digamos que mi peso en el segundo proceso es w2w2 ( w1=1w1=1 ) es posible calcular γγ , αα y ββ para este nuevo proceso?

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Por qué no utiliza el modelo garch multivariante...

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El CC-GARCH es un modelo GARCH multivariante. Digamos que lo he ajustado y tengo las alfas, betas y gammas de ambas. ¿Cómo se comporta la suma de las dos variables?

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Nilo Puntos 6

Permítanme utilizar una notación a la que estoy más acostumbrado:

σ2i,t=ωi+αiε2i,t1+βiσ2i,t1σ2i,t=ωi+αiε2i,t1+βiσ2i,t1

donde i=1,2i=1,2 . Desde

Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+Corr(X,Y)Var(X)Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+Corr(X,Y)Var(X)Var(Y)

y

Var(x1,t)=σ21,t,   Var(x2,t)=σ22,t   and   Corr(x1,t,x2,t)=ρ,Var(x1,t)=σ21,t,   Var(x2,t)=σ22,t   and   Corr(x1,t,x2,t)=ρ,

tenemos

Var(x1,t+x2,t)=σ21,t+σ22,t+ρσ1,tσ2,t=(ω1+α1ε21,t1+β1σ21,t1)+(ω2+α2ε22,t1+β2σ22,t1)+(ρω1+α1ε21,t1+β1σ21,t1ω2+α2ε22,t1+β2σ22,t1)

que no parece coercible a la forma de

σ2t=ω+αε2t1+βσ2t1

para cualquier (ω,α,β) . Por lo tanto, generalmente una suma de dos procesos GARCH(1,1) es no un proceso GARCH(1,1). (Digo esto sin una prueba formal).

Un caso muy especial que es coercible es cuando α1=α2,β1=β2 y ρ=0 Entonces ω=ω1+ω2,α=α1=α2,β=β1=β2 . Este es el caso cuando la dinámica de la varianza condicional es la misma para ambas series y la única diferencia potencial en los dos modelos GARCH es el nivel de base potencialmente diferente ω1 frente a ω2 .

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Tiene sentido. Terminé encontrando esto empíricamente, pero esto es mucho más limpio, gracias.

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Si la suma de dos procesos GARCH no es GARCH, ¿cómo podríamos modelar el índice y sus componentes a la vez? (digamos un índice pequeño con hasta 20 acciones), en el caso intradiario por ejemplo nos gustaría cuantificar cómo los saltos repentinos en la volatilidad de los componentes podrían elevar la volatilidad del Índice (a saltos opuestos podrían no ser visibles cuando miramos el Índice)

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