Econometric Analysis of SOFIX Index with GARCH Models
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates five different Auto Regressive Moving Average (ARMA) and Generalized Auto Regressive Condition-al Heteroscedacity (GARCH models (GARCH, exponential GARCH or EGARCH, integrated GARCH or IGARCH, Component GARCH or CGARCH and the Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH or GJR-GARCH) along with six distributions (normal, Student’s t, GED and their skewed forms), which are used to estimate the price dynamics of the Bulgarian stock index SOFIX. We use the best model to predict how much time it will take, after the latest crisis, for the SOFIX index to reach its historical peak once again. The empirical data cover the period between the years 2000 and 2024, including the 2008 financial crisis and the COVID-19 pandemic. The purpose is to answer which of the five models is the best at analysing the SOFIX price and which distribution is most appropriate. The results, based on the BIC and AIC, show that the ARMA(1,1)-CGARCH(1,1) specification with the Student’s t-distribution is preferred for modelling. From the results obtained, we can confirm that the CGARCH model specification supports a more appropriate description of SOFIX volatility than a simple GARCH model. We find that long-term shocks have a more persistent impact on volatility than the effect of short-term shocks. Furthermore, for the same magnitude, negative shocks to SOFIX prices have a more significant impact on volatility than positive shocks. According to the results, when predicting future values of SOFIX, it is necessary to include both a first-order autoregressive component and a first-order moving average in the mean equation. With the help of 5000 simulations, it is estimated that the chances of SOFIX reaching its historical peak value of 1976.73 (08.10.2007) are higher than 90% at 13.08.2087.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».