GARCH models, tail indexes and error distributions: An empirical investigation

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11230%2F16%3A10325682" target="_blank" >RIV/00216208:11230/16:10325682 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.najef.2016.03.006" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.najef.2016.03.006</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.najef.2016.03.006" target="_blank" >10.1016/j.najef.2016.03.006</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

GARCH models, tail indexes and error distributions: An empirical investigation

Popis výsledku v původním jazyce

We perform a large simulation study to examine the extent to which various generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models capture extreme events in stock market returns. We estimate Hill's tail indexes for individual S&P 500 stock market returns and compare these to the tail indexes produced by simulating GARCH models. Our results suggest that actual and simulated values differ greatly for GARCH models with normal conditional distributions, which underestimate the tail risk. By contrast, the GARCH models with Student's t conditional distributions capture the tail shape more accurately, with GARCH and GJR-GARCH being the top performers.

Název v anglickém jazyce

GARCH models, tail indexes and error distributions: An empirical investigation

Popis výsledku anglicky

We perform a large simulation study to examine the extent to which various generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models capture extreme events in stock market returns. We estimate Hill's tail indexes for individual S&P 500 stock market returns and compare these to the tail indexes produced by simulating GARCH models. Our results suggest that actual and simulated values differ greatly for GARCH models with normal conditional distributions, which underestimate the tail risk. By contrast, the GARCH models with Student's t conditional distributions capture the tail shape more accurately, with GARCH and GJR-GARCH being the top performers.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

AH - Ekonomie

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GBP402%2F12%2FG097" target="_blank" >GBP402/12/G097: DYME-Dynamické modely v ekonomii</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

North American Journal of Economics and Finance

ISSN

1062-9408

e-ISSN

—

Svazek periodika

37

Číslo periodika v rámci svazku

July 01

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

15

Strana od-do

1-15

Kód UT WoS článku

000380866100001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-84961909148