Cipra, T., Hendrych, R.: Robust recursive estimation of GARCH models
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F18%3A10386440" target="_blank" >RIV/00216208:11320/18:10386440 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.14736/kyb-2018-6-1138" target="_blank" >https://doi.org/10.14736/kyb-2018-6-1138</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.14736/kyb-2018-6-1138" target="_blank" >10.14736/kyb-2018-6-1138</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Cipra, T., Hendrych, R.: Robust recursive estimation of GARCH models
Popis výsledku v původním jazyce
The robust recursive algorithm for the parameter estimation and the volatility prediction in GARCH models is suggested. It seems to be useful for various financial time series, in particular for (high-frequency) log returns contaminated by additive outliers. The proposed procedure can be effective in the risk control and regulation when the prediction of volatility is the main concern since it is capable to distinguish and correct outlaid bursts of volatility. This conclusion is demonstrated by simulations and real data examples presented in the paper.
Název v anglickém jazyce
Cipra, T., Hendrych, R.: Robust recursive estimation of GARCH models
Popis výsledku anglicky
The robust recursive algorithm for the parameter estimation and the volatility prediction in GARCH models is suggested. It seems to be useful for various financial time series, in particular for (high-frequency) log returns contaminated by additive outliers. The proposed procedure can be effective in the risk control and regulation when the prediction of volatility is the main concern since it is capable to distinguish and correct outlaid bursts of volatility. This conclusion is demonstrated by simulations and real data examples presented in the paper.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA17-00676S" target="_blank" >GA17-00676S: Dynamické modely rizika ve financích a pojišťovnictví</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Kybernetika
ISSN
0023-5954
e-ISSN
—
Svazek periodika
54
Číslo periodika v rámci svazku
6
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
18
Strana od-do
1138-1155
Kód UT WoS článku
000457070200004
EID výsledku v databázi Scopus
—