Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/293379 
Authors: 
Year of Publication: 
1998
Citation: 
[Journal:] Kredit und Kapital [ISSN:] 0023-4591 [Volume:] 31 [Issue:] 3 [Year:] 1998 [Pages:] 370-399
Publisher: 
Duncker & Humblot, Berlin
Abstract: 
Dieser Beitrag untersucht die Eignung des von Gray (1996a, 1996b) vorgeschlagenen Generalized-Regime-Switching-(GRS-)Modells für die Modellierung und Prognose von Zinsvolatilitäten am Euro-DM-Markt. Im theoretischen Teil der Arbeit wird das GRS-Modell zunächst vorgestellt. Dabei zeigt sich, daß viele bekannte Modelle wie GARCH und Markov Switching als restringierte Varianten des GRS-Modells betrachtet werden können. Im empirischen Vergleich mit diesen traditionellen Ansätzen erweist sich das GRS-Modell in der Beschreibung der Volatilitätsdynamik sowohl des Einmonats- als auch des Dreimonatszinssatzes als die überlegene Spezifikation. Anhand von Ein-Schrittprognosen kann darüber hinaus eine gute Out-of-sample-Prognoseleistung des GRS-Modells festgestellt werden. Ungeachtet seiner Komplexität läßt sich das GRS-Modell aufgrund seiner rekursiven Repräsentation mit einem geringen Aufwand implementieren. (JEL C22, C53, E43, G12)
Abstract (Translated): 
Predicting Interest Rate Volatility with Regime-Switching Models: An Empirical Analysis of the Euro-Deutschmark Money Market This contribution analyses the usefulness of the Generalized Regime-Switching-(GRS)-Model proposed by Gray (1996a, 1996b) for modelling and forecasting interest rate volatility in the Euro-Deutschmark money market. The theoretical part of the contribution begins by introducing the GRS model. It turns out that many known models such as GARCH and Markov switching may be regarded as a restricted variant of the GRS model. An empirical comparison with the traditional approaches shows that the GRS model is the superior option for describing the dynamics of the interest rate volatility of both one-month and three-month money. Moreover, one-step forecasts suggest a good out-of-sample performance of the GRS model. Irrespective of the GRS model's complexity, its recursive representation allows it to be implemented easily.
JEL: 
C22
C53
E43
G12
Persistent Identifier of the first edition: 
Creative Commons License: 
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Document Type: 
Article

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