Прогнозирование волатильности валютного рынка на базе ARCH-моделей (на примере пары EUR/USD)

  • Роман Евгеньевич Грецкий УП «ДэйтаМола», ул. Лопатина, 5, 220086, г. Минск, Беларусь
  • Ирина Андреевна Карачун Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

Аннотация

Исследовано применение моделей с условной гетероскедастичностью для моделирования волатильности обменного курса EUR / USD для ежедневных наблюдений в период с 1 января 2010 г. по 30 декабря 2016 г. Проанализированы как асимметричные, так и симметричные модели, которые выявили основные особенности валютныхкотировок, такие как кластеризация волатильности и эффект рычага. Была рассмотрена эффективность прогнозирования волатильности с помощью моделей GARCH и GARCH-M, а также EGARCH, GJR-GARCH и APARC. Изучены остатки данных моделей. Сделан вывод о том, что лучшими моделями прогнозирования волатильности обменных курсов EUR / USD за заданный промежуток времени являются APARCH, GJR-GARCH и модель EGARCH с t-распределением Стьюдента.

Биографии авторов

Роман Евгеньевич Грецкий, УП «ДэйтаМола», ул. Лопатина, 5, 220086, г. Минск, Беларусь

аналитик данных

Ирина Андреевна Карачун, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

кандидат экономических наук, доцент; заведующий кафедрой корпоративных финансов экономического факультета

Литература

  1. Black F. The Pricing of Options and Corporate Liabilities. J. Political Econ. 1973. No. 81. P. 637– 654.
  2. Black F. Studies of Stock Price Volatility Changes. Proceedings of the 1976 Meeting of the Business and Economic Statistics Section. Washington DC, 1976. P. 177–181.
  3. Bollerslev T. A Conditional Heteroskedasticity Time Series Model for Speculative Prices and Rates of Return. Rev. Econ. Stat. 1987. No. 69 (3). P. 542–547.
  4. Bollerslev T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. J. Econom. 1986. No. 31 (3). P. 307–327.
  5. Engle R. F. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with the Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica. 1982. No. 50. P. 987–1008.
  6. Engle R. F., David M., Russel P. Estimating time varying risk premia in the term structure: the ARCH-M model. Econometrica. 1987. No. 55. P. 391– 407.
  7. Gretskiy R. E., Karachun I. A. [Implementation of logit model in volatility forecasting of exchange rate]. Ekonomika, modelirovanie, prognozirovaniye [Economics, modelling, forecasting] : collect. of sci. works. Minsk, 2016. No. 10. P. 21–28.
Опубликован
2018-10-24
Ключевые слова: волатильность, валютный рынок, прогнозирование, GARCH, GARCH-M, EGARCH, GJR- GARCH, APARC
Поддерживающие организации БГУ
Как цитировать
Грецкий, Р. Е., & Карачун, И. А. (2018). Прогнозирование волатильности валютного рынка на базе ARCH-моделей (на примере пары EUR/USD). Журнал Белорусского государственного университета. Экономика, 1, 4-13. Доступно по https://journals.bsu.by/index.php/economy/article/view/2232
Выпуск
№ 1 (2018): Журнал Белорусского государственного университета. Экономика
Раздел
C. Математические и количественные методы

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).