Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/87187 
Erscheinungsjahr: 
2012
Schriftenreihe/Nr.: 
Tinbergen Institute Discussion Paper No. 12-055/2/DSF35
Verlag: 
Tinbergen Institute, Amsterdam and Rotterdam
Zusammenfassung: 
We propose a new semiparametric observation-driven volatility model where the form of the error density directly influences the volatility dynamics. This feature distinguishes our model from standard semiparametric GARCH models. The link between the estimated error density and the volatility dynamics follows from the application of the generalized autoregressive score framework of Creal, Koopman, and Lucas (2012). We provide simulated evidence for the estimation efficiency and forecast accuracy of the new model, particularly if errors are fat-tailed and possibly skewed. In an application to equity return data we find that the model also does well in density forecasting.
Schlagwörter: 
volatility clustering
Generalized Autoregressive Score model
kernel density estimation
density forecast evaluation
JEL: 
C10
C14
C22
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper
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784.13 kB





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