Results found: 1

Search results

Search:
in the keywords: metoda Monte Carlo z funkcją ważności

Sort By:

Limit search:

Porównanie bayesowskich modeli Copula-AR(1)-GARCH(1,1) z asymetrycznością rozkładów warunkowych

100%

Mokrzycka J.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

2017

issue 11(971)

111-134

Celem artykułu było formalne porównanie mocy wyjaśniającej dwuwymiarowych bayesowskich modeli Copula-GARCH z warunkowym skośnym oraz symetrycznym rozkładem t-Studenta na przykładzie danych pochodzących z polskiego rynku finansowego. Przedmiotem porównania były 22 modele Copula-AR(1)-GARCH(1,1) różniące się kopulą oraz występowaniem skośności rozkładów brzegowych. W kontekście rozważanych modeli opracowane zostały metody Monte Carlo z funkcją ważności w celu uzyskania charakterystyki rozkładów a posteriori oraz wartości brzegowych gęstości macierzy obserwacji. Dla analizowanych danych empirycznych bardziej prawdopodobne a posteriori okazały się modele z symetrycznymi warunkowymi rozkładami t-Studenta. Dla logarytmicznych dziennych stóp zwrotu subindeksów indeksu WIG najwyższe prawdopodobieństwo a posteriori uzyskał model z kopulą Claytona-Gumbela. Zastosowanie skośnego rozkładu t-Studenta nie poprawiło mocy wyjaśniającej modeli Copula‑GARCH.

The main aim of the paper is to formally assess the relative explanatory power of competing bivariate Copula-AR-GARCH models with symmetric and skewed Student t distributions on the example of data from the The Warsaw Stock Exchange. The subject of comparison were 22 Copula-AR(1)-GARCH (1,1) models, which differed in assumptions on the copula and the occurrence of skewness in marginal distributions. In the context of the models under consideration, Monte Carlo Important Sampling methods were used to estimate the characteristics of a posteriori distribution and the marginal density of the observation matrix. For analysing empirical data, a posteriori models turned out to be ones more likely to have symmetrical conditional t-Student distributions. For the logarithmic daily growth rates of the two sub-indicies of the stock index WIG, the highest a posteriori probability was obtained by the Clayton-Gumbel copula model. The use of the skewed Student's t-distribution did not improve the explanatory power of the Copula-GARCH models.

Refine search results

1 Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

1 Mokrzycka J.

1 2017

Search results

Porównanie bayesowskich modeli Copula-AR(1)-GARCH(1,1) z asymetrycznością rozkładów warunkowych