The structure of our analysis will

The structure of our analysis will be as follows: We first estimate a VAR model for these variables and detect sudden and gradual changes in the volatility of the VAR return-residual series using a penalized contrast function method of Lavielle (2005) that previously applied on different financial time series by Lavielle and Teyssiere (2007) . Since we endogenously detect the shift points, periods of relatively high and low volatility are defined regardless of whether a financial crisis is the true cause. In the next step, we estimate a consistent dynamic conditional correlation (cDCC) model of Aielli (2013) to evaluate co-movements between the return series. Finally, we will analyze if the volatility shifts create significant changes in the dynamic correlations using dummy regression analysis.

Kết quả (Việt) 2:

Cấu trúc của phân tích của chúng tôi sẽ được như sau: Đầu tiên chúng ta ước lượng một mô hình VAR cho các biến này và phát hiện những thay đổi đột ngột và dần dần trong sự biến động của hàng loạt trở lại-dư VAR sử dụng một phương pháp trừ điểm chức năng tương phản của Lavielle (2005) mà trước đây áp dụng trên khác nhau theo chuỗi thời gian tài chính bởi Lavielle và Teyssiere (2007). Kể từ khi chúng tôi phát hiện nội sinh các điểm dịch chuyển, thời kỳ biến động tương đối cao và thấp được quy định không phân biệt một cuộc khủng hoảng tài chính là nguyên nhân thực sự. Trong bước tiếp theo, chúng tôi ước tính tương quan có điều kiện (cDCC) mô hình năng động nhất quán của Aielli (2013) để đánh giá tác động giữa các loạt trở lại. Cuối cùng, chúng tôi sẽ phân tích, nếu sự thay đổi biến động tạo ra những thay đổi đáng kể trong các mối tương quan năng động bằng cách sử dụng phân tích hồi quy giả.