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Modeling autoregressive processes with moving-quantiles-implied nonlinearity

We introduce and investigate some properties of a class of nonlinear time series models based on the moving sample quantiles in the autoregressive data generating process. We derive a test fit to detect this type of nonlinearity. Using the daily realized volatility data of Standard & Poor's 500 (S&P 500) and several other indices, we obtained good performance using these models in an out-of-sample forecasting exercise compared with the forecasts obtained based on the usual linear heterogeneous autoregressive and other models of realized volatility.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Journal: Econometrics ; ISSN: 2225-1146 ; Volume: 3 ; Year: 2015 ; Issue: 1 ; Pages: 2-54 ; Basel: MDPI

Klassifikation
Wirtschaft
Single Equation Models; Single Variables: Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes
Financial Econometrics
Thema
forecasting
moving quantiles
non-linearity
realized volatility
test

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Ishida, Isao
Kvedaras, Virmantas
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
MDPI
(wo)
Basel
(wann)
2015

DOI
doi:10.3390/econometrics3010002
Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:43 MEZ

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Objekttyp

  • Artikel

Beteiligte

  • Ishida, Isao
  • Kvedaras, Virmantas
  • MDPI

Entstanden

  • 2015

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