Modelowanie i prognozowanie zmienności kursów walutowych za pomocą modeli przełącznikowych typu Markowa

• Autorzy: Ryszard Doman

Warianty tytułu

Modeling and Forecasting the Volatility of Exchange Rates with Markow Switching Models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Modele przełącznikowe Markowa są narzędziem wykorzystywanym w opisie dynamiki bardziej złożonym ekonomicznych szeregów czasowych, generowanych na przykład przez zależności makroekonomiczne, zmiany kursów walutowych, notowań giełdowych czy stóp procentowych. W niniejszym artykule modele przełącznikowe typu Markowa zostały zastosowane do modelowania i prognozowania zmienności najważniejszych polskich kursów walutowych EUR/PLN oraz USD/PLN przy czym parametrami dopuszczającymi przełączanie są współczynniki zarówno średniej, jak i wariacji warunkowej. Prognozy zmienności otrzymane za pomocą modeli przełącznikowych porównywane są z prognozami wyliczonymi przy użyciu standardowych modeli GARCH. (fragment tekstu)

EN

Markov switching models form a useful tool for investigation of data that follow distinct dynamic patterns during different time periods. In this paper we apply such models to modeling and forecasting the volatility of main Polish exchange rates, EUR/PLN and USD/PLN, after their full freeing. The models allow for incorporating Markov switching mechanism both in parameters of the conditional mean as well as the conditional variance. We find that the volatility forecasts obtained by means of Markov switching models are better than the ones provided by standard GARCH models. Some other finding is that the investigated exchange rates were governed mainly by one regime and the second with higher volatility level occurred only accidentally. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Model GARCH; Model przełącznikowy; Kurs walutowy; Estymacja

EN

GARCH model; Switching model; Exchange rates; Estimation

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
• Rocznik: 2005
• Numer: nr 64
• Strony: 70--87

Twórcy

autor

Ryszard Doman

• Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu

Bibliografia

• Andersen, T.G., Bollerslev, T., Diebold, F.X., Labys, P., The Distribution of Realized Exchange Rate Volatility, Journal of the American Statistical Association 2001, 96, 42-55.
• Bollerslev, T., Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics 1986, 31, 307-327.
• Cai, J., A Markov Model of Swiiching-Regime ARCH, Journal of Business and Economic Statistics 1994, 12, 309-316.
• Davidson, J., Time Series Modelling 4.0, Cardiff University 2004.
• Davidson, J., Forecasting Markov-Switching Dynamic Processes, Statistics and Probability Letters 2004, 68, 137-147.
• Doomik, J.A., Object-Oriented Matrix Programming Using Ox, 3rd ed., Timberlake Consultants Ltd and Oxford, London 1999.
• Dueker, M.J., Markov Switching in GARCH Processes and Mean Reverting Stock Market Volatility, Journal of Business and Economic Statistics 1997, 15, 26-34.
• Durrett, R., Essentials of Stochastic Processes, Springer, New York 1999.
• Engel, C., Can the Markov Switching Model Forecast Exchange Rates'? Journal of International Economics 1994, 36, 151-165.
• Engel, C., Hamilton, J.D., Long Swings in the Dollar: Are They in the Data and do Markets Know it? American Economic Review 1990, 80, 689-713.
• Engle, R.F., Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica 1982, 50, 987-1007.
• Fletcher, R., Practical Methods of Optimization, John Wiley & Sons, New York 1987.
• Gray, S.F., Modeling the Conditional Distribution of Interest Rates as a Regime Switching Process, Journal of Financial Economics 1996,42,27-62.
• Hamilton, J.D., A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle, Econometrica 1989, 57, 357-384.
• Hamilton, J.D., Susmel, R., Autoregressive Conditional Heteroscedasticity and Changes in Regime, Journal of Econometrics 1994, 64, 307-333.
• Jakubowski, J., Stencel, R., Wstąp do rachunku prawdopodobieństwa, Script, Warszawa 2001.
• Kim, C.J., Nelson, C.R., Business Cycle Turning Points, a New Coincident Index, and Tests of Duration Dependence Based on a Dynamic Factor Model with Regime Switching, Review of Economics and Statistics 1998, 80, 188-201.
• Norden, van S., Schaller, H., The Predictability of Stock Market Regime: Evidence from the Toronto Stock Exchange, Review of Economics and Statistics 1993, 75, 505-510.