Modelling Stock Returns in the G-7 and in Selected CEE Economies: A Non-linear GARCH Approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates conditional variance patterns in daily return series of stock market indices in the G-7 and 6 selected economies of Central and Eastern Europe. For this purpose, various linear and asymmetric GARCH models are employed. The analysis is conducted for Canada, France, Germany, Italy, Japan, the UK and the US for which the TSX, CAC-40, DAX-100, BCI, Nikkei-225, FTSE-100 and DJ-30 indices are respectively considered over the period 1987 to 2002. Furthermore, the official indices of Czech, Hungarian, Polish, Russian, Slovak and Slovene stock markets are also studied, i.e. the PX-50, BUX, WIGI, RFS, SAX-16 and SBI, respectively, over 1991/1995 to 2002. The estimation results reveal that the selected stock returns for the G-7 can be reasonably well modelled using linear specifications whereas the overwhelming majority of the stock indices from Central and Eastern Europe can be much better characterised using asymmetric models. In other words, stock markets of the transition economies exhibit much more asymmetry because negative shocks hit much harder these markets than positive news. It also turns out that these changes do not occur in a smooth manner but happen pretty brusquely. This corroborates the usual observation that emerging stock markets may collapse much more suddenly and recover more slowly than G-7 stock markets.
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 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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».