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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.
- Umfang
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Seite(n): 122-132
- Sprache
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Englisch
- Anmerkungen
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Status: Postprint; begutachtet (peer reviewed)
- Erschienen in
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Journal of Econometrics, 153(2)
- Klassifikation
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Model Construction and Estimation
- Thema
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Wirtschaft
Wirtschaftsstatistik, Ökonometrie, Wirtschaftsinformatik
Volkswirtschaftslehre
- Ereignis
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Geistige Schöpfung
- (wer)
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Palandri, Alessandro
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wo)
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Niederlande
- (wann)
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2009
- DOI
- URN
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urn:nbn:de:0168-ssoar-251154
- Rechteinformation
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GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln
- Letzte Aktualisierung
-
21.06.2024, 16:27 MESZ
Datenpartner
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Objekttyp
- Zeitschriftenartikel
Beteiligte
- Palandri, Alessandro
Entstanden
- 2009