Modelling volatility dependence with score copula models

Abstract: I study score-driven models for modelling high persistence dependence between financial volatility series. I model this persistence dependence with two components, one for the long memory and the other for the short-term process. The addition of components offers a parsimonious solution for modelling high persistence and also allows for a short-term component for the transient shocks. I apply the model to emerging equities in the Americas. The estimates are robust to the advent of the pandemic. In addition, data resampling and marginal alternatives deliver similar parameter estimates. The proposed two-component model improves the in-sample diagnostics and generates more accurate out-of-sample forecasts.

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch

Erschienen in
Modelling volatility dependence with score copula models ; volume:27 ; number:5 ; year:2022 ; pages:649-668 ; extent:20
Studies in nonlinear dynamics and econometrics ; 27, Heft 5 (2022), 649-668 (gesamt 20)

Urheber
Alanya-Beltran, Willy

DOI
10.1515/snde-2022-0006
URN
urn:nbn:de:101:1-2023122113093906691796
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:35 MESZ

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Beteiligte

  • Alanya-Beltran, Willy

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