PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2006 | 7 | 133--142
Tytuł artykułu

Modelling Financial Processes with Long Memory in Mean and Variance

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
ARFIMA and FIGARCH models are characterized in the paper. In empirical part of the article selected financial time series are analysed. For many time series IGARCH model was the best in modelling volatility. However it seems that models selected on the grounds of the Bayesian information criterion are too restrictively parameterised and in many cases they are modelling volatility of empirical returns worse than the GARCH or FIGARCH models.(fragment of text)
Rocznik
Tom
7
Strony
133--142
Opis fizyczny
Twórcy
  • Nicolaus Copernicus University in Toruń, Poland
Bibliografia
  • Baillie, R. T., Bollerslev, T., Mikkelsen, H. O. (1996), Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 74, 3-30.
  • Chung, C.-F. (1999), Estimating the Fractionally Integrated GARCH Model, National Taiwan University Working Papers.
  • Ding, Z., Granger, C. W. J. (1996), Modeling Volatility Persistence of Speculative Returns: A New Approach, Journal of Econometrics, 73, 185-215.
  • Doman, M., Doman, R. (2004), Ekonometryczne modelowanie dynamiki polskiego rynku finansowego (Econometric Modelling of Dynamics of Polish Financial Mar-ket), AE w Poznaniu, Poznań.
  • Fiszeder, P. (2001), Jednorównaniowe modele GARCH - analiza procesów zachodzących na GPW w Warszawie (Univariate GARCH Models - Analysis of processes Observed on the WSE), Dynamiczne Modele Ekonometryczne, Materiały na VII Ogólnopolskie Seminarium Naukowe (Dynamic Econometric Models, Materials for VII Polish Scientific Seminar), UMK, Toruń.
  • Granger, C. W. J., Joyeoux, R. (1980), An Introduction to Long Memory Time Series Models and Fractional Differencing, Journal of Time Series Analysis, 1, 15-29.
  • Hurst, H. E. (1951), Long Term Storage Capacity of Reservoirs, Transactions of American Society of Civil Engineers, 116, 770-799.
  • Kim, K., Schmidt, P. (1993), Unit Root Tests with Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 59, 287-300.
  • Kwiatkowski, D., Phillips, P. C. B., Schmidt, P., Shin, Y., (1992), Testing the Null Hypothesis of Stationarity Against the Alternative of a Unit Root: How Sure Are We that Economic Time Series Have a Unit Root?, Journal of Econometrics, 54, 159-178.
  • Kwiatkowski, J., Osiewalski, J. (2002), Modele ARFIMA: podstawowe własności i analiza bayesowska (ARFIMA Models: the Main Properties and Bayesian Analysis), Przegląd Statystyczny (Statistical Survey), 50, 2, 105-122.
  • Lumsdaine, R. L., Ng, S. (1999), Testing for ARCH in the Presence of a Possibly Misspecified Conditional Mean, Journal of Econometrics, 93, 257-279.
  • Ng, S., Perron, P., (2001), Lag Length Selection and the Construction of Unit Root Tests with Good Size and Power, Econometrica, 69, 1519-1554.
  • Osiewalski J., Pipień M. (2000), GARCH-In-Mean through Skewed t Conditional Distributions: Bayesian Inference for Exchange Rates, Conference Proceedings MACROMODELS'99, Absolwent, Łódź.
  • Piontek K., (2004), Modelowanie "długotrwałej pamięci" szeregów zmienności, (Modelling "Long-Lasting Memory" of Volatility Series), Modelowanie Preferencji a Ryzyko '03 (Modelling Preferences and Risk '03), Katowice.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171294961

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.