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Time-varying granger causality tests for applications in global crude oil markets: a study on the DCC-MGARCH Hong test

  • Analysing causality among oil prices and, in general, among financial and economic variables is of central relevance in applied economics studies. The recent contribution of Lu et al. (2014) proposes a novel test for causality— the DCC-MGARCH Hong test. We show that the critical values of the test statistic must be evaluated through simulations, thereby challenging the evidence in papers adopting the DCC-MGARCH Hong test. We also note that rolling Hong tests represent a more viable solution in the presence of short-lived causality periods.

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Metadaten
Verfasserangaben:Massimiliano CaporinORCiDGND, Michele CostolaORCiD
URN:urn:nbn:de:hebis:30:3-616382
URL:https://ssrn.com/abstract=3941778
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):SAFE working paper ; No. 324
Schriftenreihe (Bandnummer):SAFE working paper (324)
Verlag:SAFE
Verlagsort:Frankfurt am Main
Dokumentart:Arbeitspapier
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):14.10.2021
Datum der Erstveröffentlichung:14.10.2021
Veröffentlichende Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Datum der Freischaltung:18.10.2021
Freies Schlagwort / Tag:COVID-19; DCC-GARCH; Granger Causality; Hong test; Oil market
Seitenzahl:33
HeBIS-PPN:487404424
Institute:Wirtschaftswissenschaften / Wirtschaftswissenschaften
Wissenschaftliche Zentren und koordinierte Programme / House of Finance (HoF)
Wissenschaftliche Zentren und koordinierte Programme / Center for Financial Studies (CFS)
Wissenschaftliche Zentren und koordinierte Programme / Sustainable Architecture for Finance in Europe (SAFE)
DDC-Klassifikation:3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft / 330 Wirtschaft
JEL-Klassifikation:C Mathematical and Quantitative Methods / C1 Econometric and Statistical Methods: General / C10 General
C Mathematical and Quantitative Methods / C1 Econometric and Statistical Methods: General / C13 Estimation
C Mathematical and Quantitative Methods / C3 Multiple or Simultaneous Equation Models / C32 Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions (Updated!)
Sammlungen:Universitätspublikationen
Lizenz (Deutsch):License LogoDeutsches Urheberrecht