The GARCH (1, 1) Model As A Risk Predictor For International Portfolios
Notice bibliographique
Résumé
This study pertains to forecasting portfolio risk using a GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) approach. Three models are compared to the GARCH model (1,1) i.e., random walk (RW), historical mean (HMM) and J.P. Morgans exponentially weighted moving average (EWMA). In recent years, many volatility forecasting models have been presented in the financial literature. Using the historical average of stock returns to determine the optimal portfolio is current practice in academic circles. However, we doubt the ability of this method to provide the best estimated portfolio variance. Moreover, an error in the estimated covariance matrix could result in a completely different portfolio mix. Consequently, we believe it would be relevant to examine the volatility forecasting model proposed in different studies to estimate the standard deviation of an efficient portfolio. With a view to building an efficient portfolio in an international context, we will analyze the forecasting models mentioned above. The purpose of this research is to determine whether a GARCH approach to forecasting the covariance matrix makes it possible to obtain a risk that most resembles the actual observed risk for a given return than the model traditionally used by practitioners and academic researchers. To this end, we selected six international stock indices. The study was conducted in a Canadian context and consequently, each stock index is converted into Canadian dollars. Initially, we estimate the covariance matrix for each forecasting model mentioned above. Then, we determine the proportions to invest in the portfolio and calculate the standard deviation of a minimum variance portfolio. Finally, the best model is selected based on the variances between estimated and actual risk by minimizing the root mean squared error (RMSE) for each forecasting model. Our results show that the GARCH (1,1) model is good for estimating risk in a minimum variance portfolio. As well, we find that it is statistically impossible to make a distinction between the accuracy of this model and the RW model. Lastly, our results show that based on the four statistical error measures used, the HMM is the least accurate for estimating portfolio risk. We therefore decided not to use this model and to rely instead on the GARCH approach or the RW, the simplest of all the models.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».