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Mixed normal conditional heteroskedasticity

  • Both unconditional mixed-normal distributions and GARCH models with fat-tailed conditional distributions have been employed for modeling financial return data. We consider a mixed-normal distribution coupled with a GARCH-type structure which allows for conditional variance in each of the components as well as dynamic feedback between the components. Special cases and relationships with previously proposed specifications are discussed and stationarity conditions are derived. An empirical application to NASDAQ-index data indicates the appropriateness of the model class and illustrates that the approach can generate a plausible disaggregation of the conditional variance process, in which the components' volatility dynamics have a clearly distinct behavior that is, for example, compatible with the well-known leverage effect. Klassifikation: C22, C51, G10

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Verfasserangaben:Markus HaasGND, Stefan MittnikORCiDGND, Marc S. Paolella
URN:urn:nbn:de:hebis:30-10005
Titel des übergeordneten Werkes (Deutsch):Center for Financial Studies (Frankfurt am Main): CFS working paper series ; No. 2002,10
Schriftenreihe (Bandnummer):CFS working paper series (2002, 10)
Dokumentart:Arbeitspapier
Sprache:Englisch
Jahr der Fertigstellung:2002
Jahr der Erstveröffentlichung:2002
Veröffentlichende Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Datum der Freischaltung:13.06.2005
Freies Schlagwort / Tag:Finance; GARCH; Kurtosis; Skewness; Stationarity
GND-Schlagwort:USA; ARCH-Prozess; GARCH-Prozess; Volatilität; Stochastischer Prozess; Börsenkurs; Kapitalertrag; Kapitalgewinn; Schätzung
Ausgabe / Heft:Version September 2002
Seitenzahl:35
HeBIS-PPN:202108821
Institute:Wissenschaftliche Zentren und koordinierte Programme / Center for Financial Studies (CFS)
DDC-Klassifikation:3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft / 330 Wirtschaft
Lizenz (Deutsch):License LogoDeutsches Urheberrecht