On the forecasting accuracy of multivariate GARCH models
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY This paper addresses the question of the selection of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) models in terms of variance matrix forecasting accuracy, with a particular focus on relatively large‐scale problems. We consider 10 assets from the New York Stock Exchange and compare 125 models based 1‐, 5‐ and 20‐day‐ahead conditional variance forecasts over a period of 10 years using the model confidence set (MCS) and the superior predictive ability (SPA) tests. Model performance is evaluated using four statistical loss functions which account for different types and degrees of asymmetry with respect to over‐/under‐predictions. When considering the full sample, MCS results are strongly driven by short periods of high market instability during which multivariate GARCH models appear to be inaccurate. Over relatively unstable periods, i.e. the dot‐com bubble, the set of superior models is composed of sophisticated specifications such as orthogonal and dynamic conditional correlation (DCC), both with leverage effect in the conditional variances. However, unlike the DCC models, our results show that the orthogonal specifications tend to underestimate the conditional variance. Over calm periods, a simple assumption like constant conditional correlation and symmetry in the conditional variances cannot be rejected. Finally, during the 2007–2008 financial crisis, accounting for non‐stationarity in the conditional variance process generates superior forecasts. The SPA test suggests that, independently from the period, the best models do not provide significantly better forecasts than the DCC model of Engle (2002,Journal of Business and Economic Statistics20: 339–350) with leverage in the conditional variances of the returns. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».