Connecting VIX and Stock Index ETF with VAR and Diagonal BEKK
Notice bibliographique
Résumé
As stock market indexes are not tradeable, the importance and trading volume of Exchange-Traded Funds (ETFs) cannot be understated. ETFs track and attempt to replicate the performance of a specific index. Numerous studies have demonstrated a strong relationship between the S&P500 Composite Index and the Volatility Index (VIX), but few empirical studies have focused on the relationship between VIX and ETF returns. The purpose of the paper is to investigate whether VIX returns affect ETF returns by using vector autoregressive (VAR) models to determine whether daily VIX returns with different moving average processes affect ETF returns. The ARCH-LM test shows conditional heteroskedasticity in the estimation of ETF returns, so that the Diagonal BEKK (named after Baba, Engle, Kraft and Kroner) model is used to accommodate multivariate conditional heteroskedasticity in the VAR estimates of ETF returns. Daily data on ETF returns that follow different stock indexes in the USA and Europe are used in the empirical analysis, which is presented for the full data set, as well as for the three sub-periods Before, During, and After the Global Financial Crisis. The estimates show that daily VIX returns have: (1) significant negative effects on European ETF returns in the short run; (2) stronger significant effects on single-market ETF returns than on European ETF returns; and (3) lower impacts on the European ETF returns than on S&P500 returns. For the European markets, the estimates of the mean equations tend to differ between the whole sample period and the sub-periods, but the estimates of the matrices A and B in the Diagonal BEKK model are quite similar for the whole sample period and at least two of the three sub-periods. For the US Markets, the estimates of the mean equations also tend to differ between the whole sample period and the sub-periods, but the estimates of the matrices A and B in the Diagonal BEKK model are very similar for the whole sample period and the three sub-periods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».