Modeling exchange rate volatility h

Modeling exchange rate volatility has gained a great importance particularly after the collapse of the Bretton Woods agreement when major industrial countries has chosen to shift towards floating exchange rate from fixed exchange rate regime. Since then, there has been an extensive debate about the topic of exchange rate volatility and its potential influence on welfare, inflation, international trade as well as its role in security valuation, profitability and risk management and investment analysis. Consequently, a number of models have been developed in empirical finance literature to investigate this volatility across different regions and countries (Suliman, 2012). The traditional measure of volatility as represented by variance and standard deviation is unconditional and does not recognize interesting patterns in asset volatility, e.g., time-varying and clustering properties (Olowe, 2009). Researchers have introduced various models to explain and predict these patterns in volatility. One such approach is represented by time-varying volatility models, which were expressed by Engle (1982) as autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) model and extended by Bollerslev (1986) into generalized ARCH (GARCH) model. These models recognize the difference between the conditional and the unconditional volatility of stochastic process, where the former varies over time while the latter remains constant (McMillan and Thupayagale 2010).

Kết quả (Việt) 1:

Mô hình hóa biến động tỷ giá hối đoái đã đạt được một tầm quan trọng rất lớn đặc biệt là sau sự sụp đổ của thỏa thuận Bretton Woods khi các nước công nghiệp lớn đã được lựa chọn để thay đổi đối với tỷ giá thả nổi từ chế độ tỷ giá hối đoái cố định. Kể từ đó, đã có một cuộc tranh luận sâu rộng về chủ đề của biến động tỷ giá hối đoái và ảnh hưởng tiềm năng của nó đối với phúc lợi, lạm phát, thương mại quốc tế cũng như vai trò của nó trong việc định giá an ninh, lợi nhuận và quản lý rủi ro và phân tích đầu tư. Do đó, một số mô hình đã được phát triển trong văn học tài chính thực nghiệm để điều tra biến động này giữa các khu vực khác nhau và các nước (Suliman, 2012). Các biện pháp truyền thống của biến động như biểu diễn bởi phương sai và độ lệch chuẩn là vô điều kiện và không công nhận mô hình thú vị trong biến động tài sản, ví dụ như, thời gian khác nhau và clustering tài sản (Olowe, 2009). Các nhà nghiên cứu đã giới thiệu mô hình khác nhau để giải thích và dự đoán những mẫu biên độ dao động. Một cách tiếp cận như vậy được biểu diễn bởi mô hình biến động thời gian khác nhau, được thể hiện bởi Engle (1982) như tự hồi quy có điều kiện heteroskedasticity (ARCH) mô hình và mở rộng bởi Bollerslev (1986) vào tổng quát ARCH mô hình (GARCH). Những mô hình này nhận ra sự khác biệt giữa các điều kiện và sự biến động vô điều kiện của quá trình ngẫu nhiên, nơi mà các cựu Khác nhau theo thời gian, trong khi phần còn lại sau không đổi (McMillan và Thupayagale 2010). đó được thể hiện bởi Engle (1982) như heteroskedasticity có điều kiện (ARCH) mô hình tự hồi quy và mở rộng bởi Bollerslev (1986) vào tổng quát ARCH mô hình (GARCH). Những mô hình này nhận ra sự khác biệt giữa các điều kiện và sự biến động vô điều kiện của quá trình ngẫu nhiên, nơi mà các cựu Khác nhau theo thời gian, trong khi phần còn lại sau không đổi (McMillan và Thupayagale 2010). đó được thể hiện bởi Engle (1982) như heteroskedasticity có điều kiện (ARCH) mô hình tự hồi quy và mở rộng bởi Bollerslev (1986) vào tổng quát ARCH mô hình (GARCH). Những mô hình này nhận ra sự khác biệt giữa các điều kiện và sự biến động vô điều kiện của quá trình ngẫu nhiên, nơi mà các cựu Khác nhau theo thời gian, trong khi phần còn lại sau không đổi (McMillan và Thupayagale 2010).

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình hóa tỷ giá biến động đã đạt được một tầm quan trọng rất lớn đặc biệt là sau khi sự sụp đổ của các thỏa thuận Bretton Woods khi các nước công nghiệp lớn đã chọn để thay đổi theo hướng nổi tỷ giá từ chế độ tỷ giá cố định. Kể từ đó, đã có một cuộc tranh luận sâu rộng về chủ đề của biến động tỷ giá hối đoái và ảnh hưởng tiềm năng của nó về phúc lợi, lạm phát, thương mại quốc tế cũng như vai trò của nó trong định giá an ninh, lợi nhuận và quản lý rủi ro và phân tích đầu tư. Do đó, một số mô hình đã được phát triển trong văn học tài chính thực nghiệm để điều tra bay hơi này trên các vùng và quốc gia khác nhau (Suliman, 2012). Các biện pháp truyền thống của biến động như đại diện của phương sai và độ lệch chuẩn là vô điều kiện và không nhận ra các mẫu thú vị trong biến động tài sản, ví dụ như, thời gian thay đổi và clustering thuộc tính (Olowe, 2009). Các nhà nghiên cứu đã giới thiệu các mô hình khác nhau để giải thích và dự đoán những mẫu trong bay hơi. Một cách tiếp cận như vậy được đại diện bởi các mô hình biến động thời gian khác nhau, được thể hiện bằng Engle (1982) như autoregressive có điều kiện heteroskedasticity (ARCH) mô hình và mở rộng bởi Bollerslev (1986) vào mô hình ARCH (GARCH) tổng quát. Những mô hình này nhận ra sự khác biệt giữa các điều kiện và sự biến động không hợp lý của quá trình ngẫu nhiên, nơi mà các cựu thay đổi theo thời gian trong khi sau này vẫn còn liên tục (McMillan và Thupayagale 2010).

Kết quả (Việt) 3:

Sự biến đổi giữa tỷ lệ phiếu vừa qua đã trở nên vô cùng quan trọng, nhất là sau sự sụp đổ của thỏa thuận giữa Bretton, khi những nước đại nghiệp lớn chọn cách chuyển đổi sang lãi suất bất động từ chế độ phiếu cố định.Kể từ đó, đã có một cuộc tranh luận sâu sắc về vấn đề về tính bất thường của tỉ lệ ngoại giao và ảnh hưởng tiềm năng của nó về phúc lợi, lạm phát, thương mại quốc tế và vai trò của nó trong việc đánh giá an ninh, kinh doanh và quản lý rủi ro và phân tích đầu tư.Do đó, một số mô hình đã được phát triển trong văn học tài chính có kinh nghiệm nghiên cứu về tính bất ổn này trong các vùng và quốc gia khác nhau (Suliman, 202).Sự biến đổi thường lệ của tính bất ổn theo kiểu của biến đổi và lệch tiêu chuẩn là vô điều kiện và không nhận ra các mô hình thú vị trong tính bất ổn của tài sản, ví dụ, tính chất phân biệt thời gian (Olowe, 2009).Các nhà nghiên cứu đã đưa ra nhiều mẫu để giải thích và dự đoán những mô hình này trong tính bất ổn.Một phương pháp như vậy được đại diện bởi các mô hình bất thường thời gian, được diễn tả bởi Engle (1982) như một mô hình dị tính lưỡng tính theo trường điều lệ tự kỉ (ARRH) và được nới rộng bởi Bollerslev (1986) thành mô hình Arlan (Garcia).Các mô- đun này nhận ra sự khác nhau giữa tính trường điều kiện và tính bất ngờ của tiến trình Ngừng-đá, nơi cái thứ hai thay đổi theo thời gian, còn cái thứ hai thì vẫn không đổi (McMillan và Thuryangale Loan).