The importance of asymmetric autoregressive stochastic volatility models in financial markets

• Autores: María Carmen García Centeno
• Localización: Aestimatio: The IEB International Journal of Finance, ISSN 2173-0164, Nº. 13, 2016, págs. 24-45
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • La importancia de los modelos de asimétricos autorregresivos de volatilidad estocástica en los mercados financieros
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• Resumen
  • español

    El efecto leverage es uno de los hechos estilizados más relevantes para modelizar la volatilidad financiera a lo largo del tiempo, ya que el efecto que causan los rendimientos negativos en la volatilidad es diferente del causado por los rendimientos positivos. Por esta razón, este trabajo se centra en dos objetivos: (i) analizar los principales hechos estilizados de la volatilidad utilizando 20 índices procedentes de los principales mercados bursátiles de Asía, Europa, Norteamérica y Sudamérica, en el periodo muestral comprendido entre el 3 de enero de 2000 y el 4 de febrero de 2014; y (ii) estimar la heterocedasticidad condicional a través de los modelos econométricos tradicionalmente utilizados para este propósito (AGARCH, GJR-GARCH, EGARCH, APARCH) y también con el modelo simétrico (ARSV) y el asimétrico autorregresivo de volatilidad estocástica, con el fin de comparar los resultados para determinar cuál es el mejor modelo para explicar los principales hechos estilizados de las series de rendimientos financieros.

    Los resultados muestran, por un lado, que los rendimientos financieros tienen los mismos hechos estilizados, con independencia del mercado bursátil analizado, y, por otro, que el modelo TA-ARSV es el mejor modelo para explicar dichos hechos estilizados

  • English

    The leverage effect is one of the most relevant stylized facts to modelling time-varying financial volatility because the effect that negative returns has on volatility is different to that produced by positive returns. For this reason, this paper focuses on two goals:

    (i) to analyse the main stylized facts of volatility using 20 indexes from the most important stock markets in Asia, Europe, North America and South America in the sample period, namely between January 3, 2000 and February 4, 2014; and, (ii) to estimate conditional heteroskedasticity using the classic econometric models typically used for this purpose (AGARCH, GJR-GARCH, EGARCH, APARCH) along with the symmetric (ARSV) and asymmetric (TA-ARSV) stochastic volatility models, and then to compare their results to determine which model best explains the main stylized facts of financial returns. The results show, on the one hand, that financial returns have the same characteristic features, regardless of the particular stock market and, on the other hand, that the TA-ARSV is the best model to explain the stylized facts