PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2006 | 7 | 83--92
Tytuł artykułu

Identification of Non-Linearity in Economic Time Series

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The purpose of the paper is to compare identification capability of different methods applied to GARCH, stochastic volatility (SV), bilinear (BL) and STUR models via the Monte Carlo experiment. The white noise, SETAR and random walk models are also considered, as their typical properties are already known. We also applied the identification procedures to empirical time series: the Polish financial series and some macroeconomic ones. The results are presented in the final part of the article.(fragment of text)
Rocznik
Tom
7
Strony
83--92
Opis fizyczny
Twórcy
  • Nicolaus Copernicus University in Toruń, Poland
  • Nicolaus Copernicus University in Toruń, Poland
Bibliografia
  • Brock, W. A., Hsieh, D. A., Scheinkman, J. A., LeBaron, B. (1996) A test for independence Based on the Correlation Dimension, Econometric Review, v. 15.
  • Bruzda, J. (2002), Bispektra procesów ekonomicznych - kierunki zastosowań i analiza symulacyjna (Bi-spectra of economic processes - directions of applications and simulation analysis), Acta Universitatis Nicolai Copernici, Toruń.
  • Doman, M., Doman, R. (2004), Ekonometryczne modelowanie dynamiki polskiego rynku finansowego (Econometric modelling of dynamics of Polish financial market), Wyd. AE w Poznaniu, Poznań.
  • Granger, C. W. J., Swanson, N. R. (1997), An introduction to stochastic unit-root process, Journal of Econometrics, v. 80.
  • Granger, C. W. J., Teräsvirta, T. (1993) Modelling Nonlinear Economic Relationships. Oxford University Press.
  • Hansen, B. E. (1992), Heteroskedastic cointegration, Journal of Econometrics, vol. 54.
  • Hinich, M. J. (1982), Testing for Gaussianity and Linearity of a Stationary Time Series, Journal of Time Series Analysis, v. 3.
  • Leybourne, S. J., McCabe, B. P. M., Mills, T. C. (1996), Randomized unit root processes for modeling and forecasting financial time series: theory and applications, Journal of Forecasting, v. 15.
  • Leybourne, S. J., McCabe, B. P. M., Tremayne, A. R. (1996), Can economic time series be differenced to stationarity?, Journal of Business and Economic Statistics, v. 14.
  • Osińska, M. (2004), Stochastic unit roots processes - properties and application, in MACROMODELS'2003, red. A. Welfe, W. Welfe, Wyd. Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
  • Pajor, A. (2003), Procesy zmienności stochastycznej SV w bayesowskiej analizie szeregów czasowych (Stochastic volatility processes in Bayesian analysis of time series), Wydawnictwo AE , Kraków.
  • Taylor, A. M. R, van Dijk, D. (1999), Testing for Stochastic Unit Roots. Some Monte Carlo Evidence, Econometric Institute Research Report EI-9922/A.
  • Tsay R. S. (2002), Analysis of Financial Time Series. Wiley.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171294809

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.