Permítanme utilizar una notación a la que estoy más acostumbrado:
$$ \sigma^2_{i,t} = \omega_i + \alpha_i\varepsilon^2_{i,t-1} + \beta_i\sigma^2_{i,t-1} $$
donde $i=1,2$ . Desde
$$ \text{Var}(X+Y) = \text{Var}(X) + \text{Var}(Y) + \text{Corr}(X,Y)\sqrt{\text{Var}(X)}\sqrt{\text{Var}(Y)} $$
y
$$ \text{Var}(x_{1,t})=\sigma_{1,t}^2, \ \ \ \text{Var}(x_{2,t})=\sigma_{2,t}^2 \ \ \ \text{and} \ \ \ \text{Corr}(x_{1,t},x_{2,t})=\rho, $$
tenemos
$$ \begin{align} \text{Var}(x_{1,t}+x_{2,t}) &= \sigma_{1,t}^2 + \sigma_{2,t}^2 + \rho \sigma_{1,t} \sigma_{2,t} \\ &= (\omega_1 + \alpha_1\varepsilon^2_{1,t-1} + \beta_1\sigma^2_{1,t-1}) + (\omega_2 + \alpha_2\varepsilon^2_{2,t-1} + \beta_2\sigma^2_{2,t-1}) \\ &+ (\rho\sqrt{\omega_1 + \alpha_1\varepsilon^2_{1,t-1} + \beta_1\sigma^2_{1,t-1}} \sqrt{\omega_2 + \alpha_2\varepsilon^2_{2,t-1} + \beta_2\sigma^2_{2,t-1}}) \end{align} $$
que no parece coercible a la forma de
$$ \sigma^2_{t} = \omega + \alpha\varepsilon^2_{t-1} + \beta\sigma^2_{t-1} $$
para cualquier $(\omega,\alpha,\beta)$ . 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 $\alpha_1=\alpha_2, \beta_1=\beta_2$ y $\rho=0$ Entonces $\omega=\omega_1+\omega_2,\alpha=\alpha_1=\alpha_2,\beta=\beta_1=\beta_2$ . 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 $\omega_1$ frente a $\omega_2$ .
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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?