Использование данных новостной аналитики в GARCH моделях

В статье анализируется влияние внешних источников информации (новости и объемы торгов) на волатильность ценных бумаг с помощью моделей GARCH. Объем торгов полагается прокси-переменной для количества информации, поступающей на рынок. Кроме того, количество пресс-релизов и новостей для заданной компании (новостная интенсивность) используется как альтернативная объясняющая переменная в основном уравнении GARCH-модели. Показано, что дополнение GARCH(1, 1)-модели объемом торгов приводит к существенному уменьшению GARCH– и ARCH-эффектов для большинства компаний, в то время как включение в GARCH(1, 1)-модель новостной интенсивности не всегда приводит к уменьшению этих эффектов.
- Авторы:В. А. Балаш, С. П. Сидоров, П. Дате
- Серия: Прикладная эконометрика: Научные статьи
- Жанр:Математика
- Страницы: 15
- Формат: fb2, epub, pdf, txt
Советуем прочитать похожую литературу

Кредитные свопы и базис между кредитными свопами и облигациями для...
В данной работе приведен обзор теоретических основ кредитных свопов (CDS), основные...

Миграционные процессы в городах России: эконометрический анализ
В работе проводится эконометрический анализ миграции населения на уровне городов России в...

Влияние интенсивности потребления табака на заработные платы в России
По данным Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения страны (РМЭЗ) за...

Влияние частоты данных на оценки показателей эффективности...
В статье проводится анализ зависимости оценок показателей эффективности управляющих активами от...

Задача разделения зон значений параметров короткого временного ряда...
Рассматривается задача интервальной оценки параметра экспоненциального роста короткого...

Идентификация моделей жизненного цикла продукции на основе моделей...
В статье предложены аналитические модели жизненного цикла продукции, подход к их идентификации...
Отзывы (0)
Вам понравилось читать онлайн книгу «Использование данных новостной аналитики в GARCH моделях»? Уделите пару минут, что бы оставить полезный отзыв другому читателю.