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TítuloModelling and forecasting WIG20 daily returns
Autor(es)Amado, Cristina
Silvennoinen, Annastiina
Terasvirta, Timo
Palavras-chaveAutoregressive conditional heteroskedasticity
Forecasting volatility
Modelling volatility
Multiplicative time-varying GARCH
Smooth transition
DataMar-2017
EditoraUniversidade do Minho. Núcleo de Investigação em Políticas Económicas (NIPE)
CitaçãoAmado, C., Silvennoinen, A., & Teräsvirta, T. (2017). Modelling and forecasting WIG20 daily returns (No. 09/2017). NIPE-Universidade do Minho
Resumo(s)The purpose of this paper is to model daily returns of the WIG20 index. The idea is to consider a model that explicitly takes changes in the amplitude of the clusters of volatility into account. This variation is modelled by a positive-valued deterministic component. A novelty in specification of the model is that the deterministic component is specified before estimating the multiplicative conditional variance component. The resulting model is subjected to misspecification tests and its forecasting performance is compared with that of commonly applied models of conditional heteroskedasticity.
TipoDocumento de trabalho
URIhttps://hdl.handle.net/1822/49398
Versão da editorahttp://www.nipe.eeg.uminho.pt/Uploads/WP_2017/NIPE%20WP_09_2017.pdf
AcessoAcesso aberto
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Ficheiros deste registo:
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