This paper aims to propose the augm

This paper aims to propose the augmented GJR-GARCH (GJR-GARCHM) model that extends the GJR-GARCH
model by comprising overnight returns volatility (ONV), daily high-low prices range (PK), and fear index (VIX) as explanatory variables for the GJR’s variance equation, respectively. The proposed models are used to estimate the daily value-at-risk values and evaluate their downside risk management performance for the SPDRs covering the period from 2009 to 2014. Empirical results show that the GJR-GARCHM model outperforms the GJR-GARCH model for most cases, suggesting that the GJR-GARCH-based VaR forecasts can be moderately improved with the additional information embodied in the ONV, PK and VIX volatility estimators. In addition, daily high-low prices range and VIX are far more informative than the overnight volatility estimator for improving the GJR-GARCH-based VaR forecasts. Risk managers can employ the proposed models for estimating and controling the potential loss of ETFs in the face of financial catastrophes.

Kết quả (Việt) 1:

Bài viết này nhằm mục đích đề xuất mô hình GJR-GARCH (GJR – GARCHM) tăng cường mở rộng GJR-GARCHtrả về các mô hình bằng cách bao gồm qua đêm biến động (ONV), hàng ngày cao thấp giá nằm trong khoảng (PK), và lo sợ các chỉ số (VIX) như các biến giải thích cho các phương trình phương sai của GJR, tương ứng. Những kiểu đề xuất được sử dụng để ước tính các giá trị giá trị lúc nguy cơ hàng ngày và đánh giá hiệu suất quản lý nguy cơ nhược điểm cho SPDRs bao gồm các giai đoạn từ 2009 đến 2014. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng các mô hình GJR-GARCHM nhanh hơn so với model GJR-GARCH cho hầu hết trường hợp, đề xuất dự báo dựa trên GJR-GARCH VaR có thể được cải thiện vừa phải với biết thêm thông tin được thể hiện trong ONV, PK và VIX estimators biến động. Ngoài ra, hàng ngày các phạm vi giá cả cao thấp và VIX là thêm rất nhiều thông tin hơn so với ước tính biến động qua đêm để cải thiện dự báo dựa trên GJR-GARCH VaR. Quản lý rủi ro có thể sử dụng các mô hình được đề xuất cho các ước lượng và kiểm soát khả năng mất ETFs khi đối mặt với thảm họa tài chính.

Kết quả (Việt) 2:

Bài viết này nhằm mục đích đề xuất các mô hình tăng cường GJR-GARCH (GJR-GARCHM) mà mở rộng GJR-GARCH
mô hình bằng cách bao gồm qua đêm nhuận biến động (ONV), giá cao-thấp trong ngày dao động (PK), và chỉ số sợ hãi (VIX) như giải thích biến cho phương trình sai của GJR, tương ứng. Các mô hình đề xuất được sử dụng để ước tính giá trị có nguy cơ cao giá trị hàng ngày và đánh giá hiệu quả quản lý rủi ro giảm giá của họ cho SPDRs bao gồm giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2014. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng mô hình GJR-GARCHM nhanh hơn so với các mô hình GJR-GARCH cho hầu hết trường hợp, cho thấy rằng các dự báo VaR GJR-GARCH dựa trên có thể được cải thiện vừa phải với các thông tin bổ sung được thể hiện trong các ước lượng biến động ONV, PK, VIX. Ngoài ra, giá cao-thấp trong ngày dao động và VIX được thêm rất nhiều thông tin hơn so với ước lượng biến động qua đêm để cải thiện dự báo VaR GJR-GARCH-based. Quản lý rủi ro có thể sử dụng các mô hình đề xuất để đánh giá và kiểm soát năng tổn thất tiềm năng của ETFs khi đối mặt với thảm họa tài chính.