Evidence of Long Memory And Asymmetry in The EUR/PLN Exchange Rate Volatility

• Autorzy: Tony Klein , Hien Pham Thu , Thomas Walther

Warianty tytułu

Empiryczna analiza długiej pamięci procesu i asymetrii zmienności kursu wymiany walut EUR/PLN

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper focuses on capturing the conditional volatility in the foreign ex-change Value-at-Risk forecasts. By implementing a variety of GARCH models under differ-ent return distributions, we model the volatility of daily returns of EUR/PLN exchange rates. Statistically significant long memory and asymmetry effects in volatility are observed. These characteristics implicate some challenges in volatility forecasting. Therefore, we combine these two effects in the Fractionally Integrated Asymmetric Power ARCH model-ling framework which yields the best goodness-of-fit. Furthermore, it outperforms other models in regard to the applied loss functions and is found to provide the best Value-at-Risk estimation results. Our findings contribute to research on volatility of Polish exchange rate and expand the findings related to dynamic volatility in the existing literature and raises awareness of combined volatility effects to practitioners(original abstract)

Artykuł koncentruje się na uchwyceniu warunkowej zmienności obecnej w prognozach wartości zagrożonej dla badanego kursu wymiany walut. Poprzez zastosowa-nie szerokiej gamy modeli GARCH dla różnych rozkładów, modelowana jest zmienność dziennych stóp zwrotu dla kursu wymiany walut EUR/PLN. Statystycznie istotna długa pa-mięć procesu oraz efekt asymetrii zmienności są obserwowalne. Te właściwości powodują pewne wyzwania dla prognozowania zmienności. Dlatego, w badaniu efekty te zostają zin-tegrowane w modelu FIAPARCH (Fractionally Integrated Asymmetric Power ARCH), któ-ry wykazuje najlepsze dopasowanie. Ponadto, model ten wykazuje przewagę mierzoną rów-nież za pomocą funkcji straty i przynosi najtrafniejszą prognozę wartości zagrożonej dla przeprowadzonych estymacji. Przedstawione badanie stanowi wkład w obszarze modelowa-nia zmienności polskiej waluty, a także poszerza zakres wiedzy dotyczącej dynamiki zmien-ności i pogłębia wiedze praktyków na temat łączonych efektów zmienności(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

GARCH model; Currencies; Forecasting

PL

Model GARCH; Waluta; Prognozowanie

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2016
• Numer: nr 428 Wrocław Conference in Finance: Contemporary Trends and Challenges
• Strony: 128--140

Twórcy

autor

Tony Klein

• Faculty of Business and Economics, Technische Universität Dresden

autor

Hien Pham Thu

• School of Business and Economics, Humboldt-Universität zu Berlin

autor

Thomas Walther

• Faculty of Business and Economics, Technische Universität Dresden

Bibliografia

• Andrews, D.W.K., Guggenberger, P., 2003, A Bias-Reduced Log-Periodogram Regression Estimator for the Long-Memory Parameter, Econometrica, vol. 71, no. 2, pp. 675-712.
• Baillie, R.T., 1996, Long memory processes and fractional integration in econometrics, Journal of Econometrics, vol. 73, no. 1, pp. 5-59.
• Baillie, R.T., Bollerslev, T., Mikkelsen, H.O., 1996, Fractionally integrated generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, vol. 74, no. 1, pp. 3-30.
• Będowska-Sójka, B., Kliber, A., 2010, Realized volatility versus GARCH and stochastic volatility models. The evidence from the WIG20 index and the EUR/PLN foreign exchange market, Przegląd Statystyczny (Statistical Review), vol. 57, no. 4, pp. 105-127.
• Bollerslev, T., Mikkelsen, H.O., 1996, Modeling and pricing long memory in stock market volatility, Journal of Econometrics, vol. 73, no. 1, pp. 151-184.
• Christoffersen, P.F., 1998, Evaluating Interval Forecasts, International Economic Review, vol. 39, no. 4, pp. 841-862.
• Ding, Z., Granger, C.W.J., Engle, R.F., 1993, A long memory property of stock market returns and a new model, Journal of Empirical Finance, vol. 1, no. 1, pp. 83-106.
• Engle, R.F., Bollerslev, T., 1986, Modelling the persistence of conditional variances, Econometric Reviews, vol. 5, no. 1, pp. 1-50.
• Eurostat, 2015, GDP per capita, consumption per capita and price level indices, Statistics Explained, http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/GDP_per_capita_consumption_per_ capita_and_price_level_indices.
• Fidrmuc, J., Horváth, R., 2008, Volatility of exchange rates in selected new EU members: Evidence from daily data, Economic Systems, vol. 32, no. 1, pp. 103-118.
• Franke, J., Härdle, W.K., Hafner, C.M., 2015, Statistics of Financial Markets, Fourth ed., Springer, Heidelberg.
• Geweke, J., Porter-Hudak, S., 1983, The Estimation and Application of Long Memory Time Series Models, Journal of Time Series Analysis, vol. 4, no. 4, pp. 221-238.
• Hansen, B.E., 1994, Autoregressive Conditional Density Estimation, International Economic Review, vol. 35, no. 3, pp. 705-730.
• Hansen, P.R., 2005, A Test for Superior Predictive Ability, Journal of Business & Economic Statistics, vol. 23, no. 4, pp. 365-380.
• Kelm, R., 2015, Rational Expectations vs . Imperfect Knowledge Economics: What Does Really Drive the Polish Złoty?
• Kočenda, E., Valachy, J., 2006, Exchange rate volatility and regime change: A Visegrad comparison, Journal of Comparative Economics, vol. 34, no. 4, pp. 727-753.
• Kumar, A., 2014, Testing for long memory in volatility in the Indian Forex market, Economic annals, vol. 59, no. 203, pp. 75-90.
• Kupiec, P.H., 1995, Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models, The Journal of Derivatives, vol. 3, no. 2, pp. 73-84.
• Mensi, W., Hammoudeh, S., Yoon, S.M., 2014, Structural breaks and long memory in modeling and forecasting volatility of foreign exchange markets of oil exporters: The importance of scheduled and unscheduled news announcements, International Review of Economics and Finance, vol. 30, no. 1, pp. 101-119.
• Peiró, A., 2004, Asymmetries and tails in stock index returns: are their distributions really asymmetric?, Quantitative Finance, vol. 4, no. 1, pp. 37-44.
• Piontek, K., 2010, The analysis of power for some chosen VaR backtesting procedures: Simulation approach, In A. Fink, B. Lausen, W. Seidel, A. Ultsch, eds. Advances in Data Analysis, Data Handling and Business Intelligence. Springer-Verlag, Heidelberg, pp. 481-490.
• Tse, Y.K., 1998, The conditional heteroscedasticity of the yen-dollar exchange rate, Journal of Applied Econometrics, vol. 13, no. 1, pp. 49-55.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2016.428.11