EGARCH-RR: realized ranges explaining EGARCH volatilities

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Accioly, Victor Bello
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: Mendes, Beatriz Vaz de Melo
Tipo de documento: Relatório
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/12321
Resumo: O proposito do artigo e investigar se a inclusão de medidas de volatilidade realizada como regressor externo na equação de variância dos modelos GARCH e EGARCH resultaria em melhores ajustes. A estimação e realizada pelo metodo de máxima verossimilhanca com quinze series de volatilidade incorporadas na equação de variância uma de cada vez. Os resultados mostram que medidas de volatilidade realizada adicionam informações para o processo EGARCH, principalmente os estimadores realized range que parecem ter melhor desempenho do que os realized volatility. A abordagem de um fator parece ser superior a que inclu o retorno overnight ao quadrado. O GARCH e o modelo de volatilidade mais adotado, o que por si so ja justi ca qualquer tentativa de melhoria. Alem disso, de acordo com o nosso conhecimento, esse e o primeiro trabalho a incluir estimadores de intervalo na equação de variância EGARCH.
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spelling Accioly, Victor BelloMendes, Beatriz Vaz de Melo2020-05-29T13:49:39Z2023-11-30T03:03:59Z2015ACCIOLY, Victor Bello; MENDES, Beatriz Vaz de Melo. EGARCH-RR: realized ranges explaining egarch volatilities. Rio de Janeiro: UFRJ, 2015. (Relatórios COPPEAD, 416).97885750810681518-3335http://hdl.handle.net/11422/12321O proposito do artigo e investigar se a inclusão de medidas de volatilidade realizada como regressor externo na equação de variância dos modelos GARCH e EGARCH resultaria em melhores ajustes. A estimação e realizada pelo metodo de máxima verossimilhanca com quinze series de volatilidade incorporadas na equação de variância uma de cada vez. Os resultados mostram que medidas de volatilidade realizada adicionam informações para o processo EGARCH, principalmente os estimadores realized range que parecem ter melhor desempenho do que os realized volatility. A abordagem de um fator parece ser superior a que inclu o retorno overnight ao quadrado. O GARCH e o modelo de volatilidade mais adotado, o que por si so ja justi ca qualquer tentativa de melhoria. Alem disso, de acordo com o nosso conhecimento, esse e o primeiro trabalho a incluir estimadores de intervalo na equação de variância EGARCH.The purpose of this paper is to investigate whether the inclusion of a realized measure of volatility as external regressor on the GARCH and EGARCH variance equation would result in more accurate ts. The estimation of the model is performed by maximum likelihood with fteen daily volatility series incorporated in the variance equation one at a time. The results show that the realized volatility measures add information to the EGARCH process; particularly, the realized range estimators that seem to outperform the realized volatility one. The scaling approach appears to be superior to the others that include squared overnight returns. GARCH is the most-adopted volatility model, which in itself justi es any improvement attempting. Besides, to the best of our knowledge, this is the rst work to include range estimators to the EGARCH variance equation.Submitted by Jaqueline Lima (jaqueline.lima@coppead.ufrj.br) on 2020-05-29T13:49:39Z No. of bitstreams: 1 RC_416-Comp.pdf: 464550 bytes, checksum: 312fe7ddf239a2ecdb3cb428977cb6d5 (MD5)Made available in DSpace on 2020-05-29T13:49:39Z (GMT). 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