Artigo em revista científica Q1
Threshold stochastic volatility: properties and forecasting
Xiuping Mao (Mao, X.); Esther Ruiz Ortega (Ruiz, E.); Helena Veiga (Veiga, H.);
Título Revista
International Journal of Forecasting
Ano (publicação definitiva)
2017
Língua
Inglês
País
Países Baixos (Holanda)
Mais Informação
Web of Science®

N.º de citações: 6

(Última verificação: 2024-04-24 02:28)

Ver o registo na Web of Science®


: 0.2
Scopus

N.º de citações: 8

(Última verificação: 2024-04-18 11:03)

Ver o registo na Scopus


: 0.2
Google Scholar

N.º de citações: 15

(Última verificação: 2024-04-24 11:39)

Ver o registo no Google Scholar

Abstract/Resumo
We analyze the ability of Threshold Stochastic Volatility (TSV) models to represent and forecast asymmetric volatilities. First, we derive the statistical properties of TSV models. Second, we demonstrate the good finite sample properties of a MCMC estimator, implemented in the software package WinBUGS, when estimating the parameters of a general specification, denoted CTSV, that nests the TSV and asymmetric autoregressive stochastic volatility (A-ARSV) models. The MCMC estimator also discriminates between the two specifications and allows us to obtain volatility forecasts. Third, we analyze daily S&P 500 and FTSE 100 returns and show that the estimated CTSV model implies plug-in moments that are slightly closer to the observed sample moments than those implied by other nested specifications. Furthermore, different asymmetric specifications generate rather different European options prices. Finally, although none of the models clearly emerge as best out-of-sample, it seems that including both threshold variables and correlated errors may be a good compromise.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Conditional heteroscedasticity,Leverage effect,MCMC estimator,Option pricing,Volatility forecasting
  • Economia e Gestão - Ciências Sociais
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
ECO2015-70331-C2-2-R Ministerio de Economía, Industria y Competitividad
UID/GES/00315/2013 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
ECO2015-65701-P Ministerio de Economía, Industria y Competitividad

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.