Het verschil in predicties tussen univariate GARCH modellen en multivariate GARCH modellen
B.C. Boonstra (TU Delft - Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science)
Frank van der Meulen – Mentor
More Info
expand_more
Other than for strictly personal use, it is not permitted to download, forward or distribute the text or part of it, without the consent of the author(s) and/or copyright holder(s), unless the work is under an open content license such as Creative Commons.
Abstract
In dit verslag zullen drie verschillende GARCH modellen worden onderzocht,
namelijk het univariate GARCH model, het multivariate CCC model en het
multivariate DCC model. GARCH modellen zijn modellen die de volatiliteit
van tijdreeksen kunnen voorspellen. De drie modellen zullen uitgebreid besproken worden, er zullen simulaties mee worden gemaakt en er zal met deze
modellen voorspeld worden.
Bij univariate GARCH modellen wordt er slechts naar één tijdreeks gekeken,
terwijl er bij multivariate GARCH modellen naar meerdere tijdreeksen tegelijk
wordt gekeken waarbij de covariantie tussen deze tijdreeksen wordt meegerekend. Als meerdere tijdreeksen, die niet onafhankelijk van elkaar bewegen, voorspeld zouden worden met het multivariate CCC model of het multivariate DCC model dan zou dit kunnen leiden tot betere predicties vergeleken met de predicties van het univariate GARCH model.
De onderzoeksvraag is als volgt: Zijn er verschillen in de predicties van tijdreeksen, die niet onafhankelijk van elkaar bewegen, verkregen met het univariate GARCH model, het multivariate CCC model en het multivariate DCC
model?