Mô hình hóa sự không đồng nhất điều kiện: Ứng dụng cho chỉ số lợi nhuận cổ phiếu “IBEX-35”

Bài báo này so sánh các mô hình độ biến động theo thời gian thay đổi thay thế cho lợi nhuận cổ phiếu hàng ngày sử dụng dữ liệu từ chỉ số cổ phiếu Tây Ban Nha IBEX-35. Cụ thể, chúng tôi ước lượng một họ mô hình tham số của độ không đồng nhất tự hồi quy tổng quát (bao gồm các mô hình GARCH đối xứng và không đối xứng phổ biến nhất), một mô hình GARCH bán tham số, mô hình ARCH bậc hai tổng quát, mô hình độ biến động ngẫu nhiên, mô hình khuếch tán Poisson Jump và, cuối cùng, một mô hình không tham số. Những mô hình sử dụng độ lệch chuẩn có điều kiện (cụ thể là mô hình TGARCH và AGARCH) cho phù hợp tốt hơn so với tất cả các mô hình GARCH khác. Chúng tôi cũng so sánh sức mạnh dự đoán trong mẫu của tất cả các mô hình sử dụng một bài kiểm tra hiệu suất tiêu chuẩn. Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng hành vi không đối xứng của các phản ứng là một đặc điểm có ý nghĩa thống kê của các dữ liệu này. Hơn nữa, chúng tôi quan sát thấy rằng các đặc điểm với phân phối cho phép đuôi dày hơn so với phân phối chuẩn không nhất thiết vượt trội hơn các đặc điểm với phân phối chuẩn.