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Suma de dos modelos GARCH(1,1)

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

$$ \sigma_{q,t} = \gamma_q + \alpha_q \, \sigma^2_{q,t-1} + \beta_q \, \epsilon^2_{q,t-1} $$

que tienen una correlación constante $\sigma_{12,t} = \rho \, \sigma_{1,t} \, \sigma_{2,t}$ . 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 $w_2$ ( $w_1=1$ ) es posible calcular $\gamma$ , $\alpha$ y $\beta$ 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:

$$ \sigma^2_{i,t} = \omega_i + \alpha_i\varepsilon^2_{i,t-1} + \beta_i\sigma^2_{i,t-1} $$

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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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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