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Sequential conditional correlations: Inference and evaluation

This paper presents a new approach to the modeling of conditional correlation matrices within the multivariate GARCH framework. The procedure, which consists in breaking the matrix into the product of a sequence of matrices with desirable characteristics, in effect converts a highly dimensional and intractable optimization problem into a series of simple and feasible estimations. This in turn allows for richer parameterizations and complex functional forms for the single components. An empirical application involving the conditional second moments of 69 selected stocks from the NASDAQ100 shows how the new procedure results in strikingly accurate measures of the conditional correlations.

Sequential conditional correlations: Inference and evaluation

Urheber*in: Palandri, Alessandro

Rechte vorbehalten - Freier Zugang

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Umfang
Seite(n): 122-132
Sprache
Englisch
Anmerkungen
Status: Postprint; begutachtet (peer reviewed)

Erschienen in
Journal of Econometrics, 153(2)

Klassifikation
Model Construction and Estimation
Thema
Wirtschaft
Wirtschaftsstatistik, Ökonometrie, Wirtschaftsinformatik
Volkswirtschaftslehre

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Palandri, Alessandro
Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Niederlande
(wann)
2009

DOI
URN
urn:nbn:de:0168-ssoar-251154
Rechteinformation
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln
Letzte Aktualisierung
21.06.2024, 16:27 MESZ

Datenpartner

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Objekttyp

  • Zeitschriftenartikel

Beteiligte

  • Palandri, Alessandro

Entstanden

  • 2009

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