Modelling and Forecasting Condition

Modelling and Forecasting Conditional Covariances: DCC and Multivariate GARCH
Massimo Guidolin
Dept. of Finance, Bocconi University


1. Introduction

In chapter 5 we have made additional progress in our stepwise distribution modeling (SDM) approach, i.e.:
1. Establish a variance forecasting model for each of the assets individually and introduce methods for evaluating the performance of these forecasts, which occurred in chapter 4;
2. Consider ways to model conditionally non-normal aspects of the return distribution of the assets in our portfolio–i.e., aspects that are not captured by time series models of conditional means and variances, which has been the focus of chapter 5.

Kết quả (Việt) 1:

Mô hình và dự báo có điều kiện Covariances: DCC và đa biến GARCHMassimo GuidolinSở tài chính, đại học Bocconi1. giới thiệuTrong chương 5 chúng tôi đã thực hiện tiến trình bổ sung trong chúng tôi phân phối stepwise mô hình hóa (SDM) phương pháp tiếp cận, tức là:1. thiết lập một mô hình dự báo phương sai cho mỗi tài sản cá nhân và giới thiệu các phương pháp để đánh giá hiệu suất của các dự báo, trong đó xảy ra trong chương 4;2. xem xét cách để mô hình có điều kiện không bình thường khía cạnh trở về phân phối các tài sản của chúng tôi portfolio–i.e., khía cạnh mà không bị bắt bởi mô hình dòng thời gian có nghĩa là có điều kiện và chênh lệch, mà đã là trọng tâm của chương 5.

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình hóa và dự báo phương sai có điều kiện: DCC và đa biến GARCH
Massimo Guidolin
Dept. Tài chính, Đại học Bocconi 1. Giới thiệu Trong chương 5 chúng tôi đã đạt được tiến bộ thêm trong mô hình phân phối theo từng bước (SDM) phương pháp tiếp cận của chúng tôi, tức là: 1. Thiết lập một mô hình dự báo sai cho từng tài sản cá nhân và giới thiệu các phương pháp để đánh giá hiệu quả hoạt động của các dự báo này, xảy ra trong chương 4; 2. Hãy xem xét những cách để mô hình các khía cạnh điều kiện không bình thường của phân phối trở lại của các tài sản trong danh mục đầu tư của chúng tôi-tức là khía cạnh mà không bị bắt bởi loạt mô hình thời gian của các phương tiện và phương sai có điều kiện, đó là trọng tâm của chương 5.