Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/36721 
Erscheinungsjahr: 
2010
Schriftenreihe/Nr.: 
DIW Discussion Papers No. 1006
Verlag: 
Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), Berlin
Zusammenfassung: 
This paper examines the degree of persistence in the volatility of financial time series using a Long Memory Stochastic Volatility (LMSV) model. Specifically, it employs a Gaussian semiparametric (or local Whittle) estimator of the memory parameter, based on the frequency domain, proposed by Robinson (1995a), and shown by Arteche (2004) to be consistent and asymptotically normal in the context of signal plus noise models. Daily data on the NASDAQ index are analysed. The results suggest that volatility has a component of long- memory behaviour, the order of integration ranging between 0.3 and 0.5, the series being therefore stationary and mean-reverting.
Schlagwörter: 
Fractional integration
long memory
stochastic volatility
asset returns
JEL: 
C13
C22
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
162.39 kB





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