Моделирование биржевых колебаний в низковолатильные и высоковолатильные периоды

Бесплатный доступ

Анализируется моделирование колебаний цен на акции. Применение статистических критериев позволяет сделать выводы о пригодности исследуемых моделей. Наряду с широко известными критериями Колмогорова-Смирнова и Андерсона-Дарлинга применяются критерии Кристофферсона и Берковича, которые были сравнительно недавно разработаны для оценки интервальных прогнозов. Критерий Берковича особенно ценен для оценки экстремальных скачков цен в высоковолатильные периоды, так как он даёт хорошие результаты и в том случае, когда количество наблюдений невелико. Показано, что традиционно применяемые модели временных рядов с нормальным распределением и распределением Стьюдента применимы только в относительно стабильные периоды. В условиях нестабильности на финансовых рынках необходимы модели, с помощью которых можно описать высокую вероятность больших скачков цен. Анализируется модель временного ряда с распределением «с тяжёлыми концами». На основе проведённых расчётов формулируются рекомендации по управлению фондовым портфелем в кризисные периоды.

Еще

Arma-garch модель, временные ряды, распределения "с тяжёлыми хвостами"

Короткий адрес: https://sciup.org/14250028

IDR: 14250028   |   DOI: 10.12737/2014

Список литературы Моделирование биржевых колебаний в низковолатильные и высоковолатильные периоды

  • Engle, R. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of VaRiance of united kingdom inflation/R. Engle//Econometrica. -1982. -Vol. 50. -Pp. 987-1008.
  • Bollerslev, T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity/T. Bollerslev//Journal of Econometrics. -1986. -Vol. 31. -No. 3. -Pp. 307-327.
  • Engle, R. F. What good is a volatility model?/R. F. Engle, A. Patton//Quantitative Finance. -2001. -Vol. 50. -Pp. 237-245.
  • Белоусов, С. M. Моделирование волатильности со скачками: применение к российскому и американскому фондовым рынкам/С. М. Белоусов//Квантиль. -2006. -№ 1. -C. 101-110.
  • Kim, Y. S. Tempered stable and tempered infinitely divisible GARCH models/Y. S. Kim et al.//Journal of Banking and Finance. -2010. -No. 34. -Pp. 2096-2109.
  • Kim, Y. S. The modified tempered stable distribution, GARCH-models and option pricing/Y. S. Kim et al.//Probability and Mathematical Statistics. -2009. -Vol. 29. -No. 1. -Pp. 91-117.
  • Kim, Y. S. Time series analysis for financial market meltdowns/Y. S. Kim et al.//Journal of Banking and Finance. -2011. -No. 35. -Pp. 1879-1891.
  • Bianchi, M. L. Tempered infinitely divisible distributions and processes/M. L. Bianchi et al.//Theory of Probability and Its Applications, Society for Industrial and Applied Mathematics. -2010. -Vol. 55. -No. 1. -Pp. 58-86.
  • Булдашев, С. В. Статистика для трейдеров/С. В. Булдашев. -Москва: Компания Спутник, 2003. -244 c.
  • Christoffersen, P. F. Evaluating interval forecasts/P. F. Christoffersen//International Economic Review. -1998. -Vol. 39. -No. 4. -Pp. 841-862.
Еще
Статья научная