Applications of Asymmetric GARCH Models with Conditional Distributions : The Empirical Case of the NASDAQ Computer Index's Daily Closing Returns

Sprache: Englisch

Verlag: LAP Lambert Academic Publishing, 2012

3659260754 / 9783659260759

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The purpose of this honors thesis is to find an appropriate GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) Model for the daily closing returns of the NASDAQ Computer Index, given a ten-year time series of closing prices. On the one hand, Standard GARCH Models are not sufficient enough, if consider the leverage effects, that is, the volatility responds to good news and bad news differently. In this case, asymmetric GARCH Models are better, and, in particular, Exponential GARCH (EGARCH) Model is the best. On the other hand, EGARCH Models with alternative conditional distributions perform better than that with the default Normal Conditional Distribution. In particular, the Skew Generalized Error Distribution is found to be a good fit that generate large P-values against the null hypotheses in various tests. In conclusion, among all of the models investigated, the EGARCH Model with the Skew Generalized Error Distribution is the best.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783659260759

Titel
Applications of Asymmetric GARCH Models with Conditional Distributions : The Empirical Case of the NASDAQ Computer Index's Daily Closing Returns
Autor
Emma Ran Li
Verlag
LAP Lambert Academic Publishing
Erscheinungsjahr
2012
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3659260754
ISBN-13
9783659260759
Artikelgewicht
94 Gramm
Abmessungen
220x150x33 mm

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