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Bayesian analysis of realized matrix-exponential GARCH models

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Asai, Manabu y McAleer, Michael (2018) Bayesian analysis of realized matrix-exponential GARCH models. [ Documentos de Trabajo del Instituto Complutense de Análisis Económico (ICAE); nº 04, 2018, ISSN: 2341-2356 ]

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Resumen

The paper develops a new realized matrix-exponential GARCH (MEGARCH) model, which uses the information of returns and realized measure of co-volatility matrix simultaneously. The paper also considers an alternative multivariate asymmetric function to develop news impact curves. We consider Bayesian MCMC estimation to allow non-normal posterior distributions. For three US financial assets, we compare the realized MEGARCH models with existing multivariate GARCH class models. The empirical results indicate that the realized MEGARCH models outperform the other models regarding in-sample and out-of-sample performance. The news impact curves based on the posterior densities provide reasonable results.


Tipo de documento:Documento de trabajo o Informe técnico
Palabras clave:Multivariate GARCH; Realized Measure; Matrix-Exponential; Bayesian Markov chain Monte Carlo method; Asymmetry.
Materias:Ciencias > Matemáticas > Análisis matemático
Ciencias Sociales > Economía > Econometría
JEL:C11, C32
Título de serie o colección:Documentos de Trabajo del Instituto Complutense de Análisis Económico (ICAE)
Volumen:2018
Número:04
Código ID:46148
Depositado:24 Ene 2018 13:43
Última Modificación:24 Ene 2018 13:43

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