Arbeitspapier

Challenging traditional risk models by a non-stationary approach with nonparametric heteroscedasticity

In this paper we analyze an econometric model for non-stationary asset returns. Volatility dynamics are modelled by nonparametric regression; consistency and asymptotic normality of a symmetric and of a one-sided kernel estimator are outlined with remarks on the bandwidth decision. Further attention is paid to asymmetry and heavy tails of the return distribution, involved by the framework for innovations. We survey the practicability and automatization of the implementation. For simulated price processes and a multitude of financial time series we observe a satisfying model approximation and good short-term forecasting abilities of the univariate approach. The non-stationary regression model outperforms parametric risk models and famous ARCH-type implementations.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: Working Paper Series ; No. IF41V1

Klassifikation
Wirtschaft
Semiparametric and Nonparametric Methods: General
Thema
heteroscedastic asset returns
non-stationarity
nonparametric regression
volatility
innovation modelling
forecasting
Value at Risk (VaR)
ARCH-models

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Gürtler, Marc
Rauh, Ronald
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Technische Universität Braunschweig, Institut für Finanzwirtschaft
(wo)
Braunschweig
(wann)
2012

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:44 MEZ

Datenpartner

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Gürtler, Marc
  • Rauh, Ronald
  • Technische Universität Braunschweig, Institut für Finanzwirtschaft

Entstanden

  • 2012

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