Examining realized volatility regimes under a threshold stochastic volatility model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper examines the realized volatility regimes under a threshold stochastic volatility (SV) model framework. Due to the availability of the volatility proxy, the estimation of the models' parameters can be easily implemented via standard maximum likelihood estimation (MLE) rather than using simulated Bayesian methods. In addition, the proposed model accommodates state‐dependent correlations between the return and volatility processes. This new feature can not only explain the so‐called leverage effect under the threshold SV framework, but also increase the flexibility of the model structure. Several mis‐specification and sensitivity experiments are conducted using Monte Carlo methods. In the empirical study, we apply the threshold SV structure to three stock indices. The results show that in different regimes, the returns and volatilities exhibit asymmetric behavior. In addition, this paper allows the threshold in the model to be flexible (or data driven) and uses a sequential optimization based on MLE to search for the ‘optimal'threshold value. We find that the model with a flexible threshold is always preferred to the traditional model with a fixed threshold according to the standard log‐likelihood measure. Interestingly, the ‘optimal’ threshold is found to be stable across different sampling realized volatility measures. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».