Исследование семейства GARCH-моделей волатильности.

Standard

Исследование семейства GARCH-моделей волатильности. / Брагунец, Василина Вячеславовна.

In: ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ, Vol. 6, No. 1, 2019, p. 399-403.

Research output: Contribution to journal › Article

BibTeX

@article{589d38e2045c4acb8dbe0502ca6a7bff,

title = "Исследование семейства GARCH-моделей волатильности.",

abstract = "С увеличением роли фондового рынка и разнообразием его инструментов основным вопросом стало увеличение волатильности, а вопрос прогнозирования волатильности мировых фондовых рынков приобретает все большую актуальность. В данной работе рассматривается четыре модификации ARCH/GARCH-модели волатильности. Основной задачей стало выявление наиболее близкой к реальной рыночной обстановке модели. Проблема выбора моделей заключается в том, чтобы каждая из них учитывала некоторые свойства временного ряда. Используя исторические данные, были смоделированы временные ряды и оценены все вышеупомянутые модели. Для сравнения различных моделей волатильности был использован критерий Стьюдента. В результате исследования были получены следующие результаты: волатильность, полученная из модели IGARCH, более полезна для понимания настроений на рынке, чем другие модели. Кроме того, эта модель учитывает некоторые уникальные свойства временного ряда и не заботится о долгосрочной дисперсии, что объясняет поведение рынка лучше, чем все",

keywords = "clustering, correlation, dispersion, stock market, volatility, волатильность, дисперсия, кластеризация, корреляция, фондовый рынок, clustering, correlation, dispersion, stock market, volatility, волатильность, дисперсия, кластеризация, корреляция, фондовый рынок",

author = "Брагунец, {Василина Вячеславовна}",

year = "2019",

language = "русский",

volume = "6",

pages = "399--403",

journal = "Процессы управления и устойчивость",

issn = "2313-7304",

publisher = "Смирнов Николай Васильевич",

number = "1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Исследование семейства GARCH-моделей волатильности.

AU - Брагунец, Василина Вячеславовна

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - С увеличением роли фондового рынка и разнообразием его инструментов основным вопросом стало увеличение волатильности, а вопрос прогнозирования волатильности мировых фондовых рынков приобретает все большую актуальность. В данной работе рассматривается четыре модификации ARCH/GARCH-модели волатильности. Основной задачей стало выявление наиболее близкой к реальной рыночной обстановке модели. Проблема выбора моделей заключается в том, чтобы каждая из них учитывала некоторые свойства временного ряда. Используя исторические данные, были смоделированы временные ряды и оценены все вышеупомянутые модели. Для сравнения различных моделей волатильности был использован критерий Стьюдента. В результате исследования были получены следующие результаты: волатильность, полученная из модели IGARCH, более полезна для понимания настроений на рынке, чем другие модели. Кроме того, эта модель учитывает некоторые уникальные свойства временного ряда и не заботится о долгосрочной дисперсии, что объясняет поведение рынка лучше, чем все

AB - С увеличением роли фондового рынка и разнообразием его инструментов основным вопросом стало увеличение волатильности, а вопрос прогнозирования волатильности мировых фондовых рынков приобретает все большую актуальность. В данной работе рассматривается четыре модификации ARCH/GARCH-модели волатильности. Основной задачей стало выявление наиболее близкой к реальной рыночной обстановке модели. Проблема выбора моделей заключается в том, чтобы каждая из них учитывала некоторые свойства временного ряда. Используя исторические данные, были смоделированы временные ряды и оценены все вышеупомянутые модели. Для сравнения различных моделей волатильности был использован критерий Стьюдента. В результате исследования были получены следующие результаты: волатильность, полученная из модели IGARCH, более полезна для понимания настроений на рынке, чем другие модели. Кроме того, эта модель учитывает некоторые уникальные свойства временного ряда и не заботится о долгосрочной дисперсии, что объясняет поведение рынка лучше, чем все

KW - clustering

KW - correlation

KW - dispersion

KW - stock market

KW - volatility

KW - волатильность

KW - дисперсия

KW - кластеризация

KW - корреляция

KW - фондовый рынок

KW - clustering

KW - correlation

KW - dispersion

KW - stock market

KW - volatility

KW - волатильность

KW - дисперсия

KW - кластеризация

KW - корреляция

KW - фондовый рынок

M3 - статья

VL - 6

SP - 399

EP - 403

JO - Процессы управления и устойчивость

JF - Процессы управления и устойчивость

SN - 2313-7304

IS - 1

ER -

ID: 78625812