کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7408100 | 1481427 | 2018 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Forecasting risk with Markov-switching GARCH models: A large-scale performance study
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
مدیریت، کسب و کار و حسابداری
کسب و کار و مدیریت بین المللی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We perform a large-scale empirical study in order to compare the forecasting performances of single-regime and Markov-switching GARCH (MSGARCH) models from a risk management perspective. We find that MSGARCH models yield more accurate Value-at-Risk, expected shortfall, and left-tail distribution forecasts than their single-regime counterparts for daily, weekly, and ten-day equity log-returns. Also, our results indicate that accounting for parameter uncertainty improves the left-tail predictions, independently of the inclusion of the Markov-switching mechanism.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 34, Issue 4, OctoberâDecember 2018, Pages 733-747
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 34, Issue 4, OctoberâDecember 2018, Pages 733-747
نویسندگان
David Ardia, Keven Bluteau, Kris Boudt, Leopoldo Catania,