Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/238848 
Erscheinungsjahr: 
2017
Quellenangabe: 
[Journal:] Journal of Risk and Financial Management [ISSN:] 1911-8074 [Volume:] 10 [Issue:] 4 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2017 [Pages:] 1-16
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
This paper considers a flexible class of time series models generated by Gegenbauer polynomials incorporating the long memory in stochastic volatility (SV) components in order to develop the General Long Memory SV (GLMSV) model. We examine the corresponding statistical properties of this model, discuss the spectral likelihood estimation and investigate the finite sample properties via Monte Carlo experiments. We provide empirical evidence by applying the GLMSV model to three exchange rate return series and conjecture that the results of out-of-sample forecasts adequately confirm the use of GLMSV model in certain financial applications.
Schlagwörter: 
stochastic volatility
GARCH models
Gegenbauer polynomial
long memory
spectral likelihood
estimation
forecasting
JEL: 
C18
C21
C58
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

Datei(en):
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Größe
377.88 kB





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