WAN, Cheong Kin;CHOO, Wei Chong;HO, Jen Sim;ZHANG, Yuruixian
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권7호
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pp.1-15
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2022
Combining the strength of both Mixed Data Sampling (MIDAS) Regression and realized variance measures, this paper seeks to investigate two objectives: (1) evaluate the post-sample performance of the proposed weekly Realized Variance-MIDAS (RVar-MIDAS) in one-week ahead volatility forecasting against the established Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model and the less explored but robust STES (Smooth Transition Exponential Smoothing) methods. (2) comparing forecast error performance between realized variance and squared residuals measures as a proxy for actual volatility. Data of seven private equity mutual fund indices (generated from 57 individual funds) from two different time periods (with and without financial crisis) are applied to 21 models. Robustness of the post-sample volatility forecasting of all models is validated by the Model Confidence Set (MCS) Procedures and revealed: (1) The weekly RVar-MIDAS model emerged as the best model, outperformed the robust DAILY-STES methods, and the weekly DAILY-GARCH models, particularly during a volatile period. (2) models with realized variance measured in estimation and as a proxy for actual volatility outperformed those using squared residual. This study contributes an empirical approach to one-week ahead volatility forecasting of mutual funds return, which is less explored in past literature on financial volatility forecasting compared to stocks volatility.
Ezekiel NN Nortey;Ruben Agbeli;Godwin Debrah;Theophilus Ansah-Narh;Edmund Fosu Agyemang
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권5호
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pp.535-556
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2024
Measuring stock market volatility and its determinants is critical for stock market participants, as volatility spillover effects affect corporate performance. This study adopted a novel approach to analysing and implementing GARCH-MIDAS modelling methods. The classical GARCH as a benchmark and the univariate GARCH-MIDAS framework are the GARCH family models whose forecasting outcomes are examined. The outcome of GARCH-MIDAS analyses suggests that inflation, interest rate, exchange rate, and oil price are significant determinants of the volatility of the Johannesburg Stock Market All Share Index. While for Nigeria, the volatility reacts significantly to the exchange rate and oil price. Furthermore, inflation, exchange rate, interest rate, and oil price significantly influence Ghanaian equity volatility, especially for the long-term volatility component. The significant shock of the oil price and exchange rate to volatility is present in all three markets using the generalized autoregressive conditional heteroscedastic-mixed data sampling (GARCH-MIDAS) framework. The GARCH-MIDAS, with a powerful fusion of the GARCH model's volatility-capturing capabilities and the MIDAS approach's ability to handle mixed-frequency data, predicts the volatility for all variables better than the traditional GARCH framework. Incorporating these two techniques provides an innovative and comprehensive approach to modelling stock returns, making it an extremely useful tool for researchers, financial analysts, and investors.
본 논문에서는 비대칭 변동성을 다루고 있다. 대표적인 비대칭 모형인 분계점-ARCH에서 원점이 영(zero)에서 이동한 모형을 제안하고 있다. 제안된 모형은 변동성의 최소값이 비-영(non-zero)에서 생기는 특수한 구조의 비대칭 모형이며 AIC 등의 모형선택기준과 더불어 모수적-붓스트랩을 통한 예측분포를 이용하여 원점으로부터의 이동량을 결정할 수 있다. 팬데믹 기간의 국내 종합주가지수(KOSPI) 자료 분석을 통해 모형의 응용 절차를 예시하였다.
KOSPI 200 index options market has the highest trading volume in the global options markets. The risk and return structure of options contracts are very complex. Volatility complicates options trading because volatility plays a central role in options pricing process. This study develops a trading system for KOSPI 200 index options trading using KOSPI 200 volatility index. We design a database system to handle the complex options information such as price, volume, maturity, strike price, and volatility using Oracle DBMS. We then develop options trading strategies to test how the volatility index is related to the prices of complicated options trading strategies. Back test procedure is presented with PL/SQL of Oracle DBMS. We simulate the suggested trading system using historical data set of KOSPI 200 index options from December 2008 to April 2012.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권5호
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pp.495-506
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2015
Volatility is a variation measure in finance for returns of a financial instrument over time. GARCH models have been a popular tool to analyze volatility of financial time series data since Bollerslev (1986) and it is said that volatility is highly persistent when the sum of the estimated coefficients of the squared lagged returns and the lagged conditional variance terms in GARCH models is close to 1. Regarding persistence, numerous methods have been proposed to test if such persistency is due to volatility shifts in the market or natural fluctuation explained by stationary long-range dependence (LRD). Recently, Lee et al. (2015) proposed a residual-based cumulative sum (CUSUM) test statistic to test volatility shifts in GARCH models against LRD. We propose a bootstrap-based approach for the residual-based test and compare the sizes and powers of our bootstrap-based CUSUM test with the one in Lee et al. (2015) through simulation studies.
The current article has explored the effect of productive capacities (as defined by the United Nations Conference on Trade and Development) and of structural economic vulnerability (as defined by the United Nations) on fiscal space volatility in developing countries. It relies on the definition and measure of fiscal space proposed by Aizenman and Jinjarak (2010; 2011) and Aizenman et al. (2019). To compute the indicator of fiscal space and hence that of fiscal space volatility, fiscal space is considered as the ratio of outstanding public debt to the 'de facto tax base', the latter being the number of years of tax revenues needed for a country to repay its debt. Results based on a sample of 116 countries from 2000 to 2018 have revealed that the enhancement of productive capacities is associated with lower fiscal space volatility, while higher structural economic vulnerability heightens fiscal space volatility. On another note, highly vulnerable countries tend to experience a higher negative effect of productive capacities on fiscal space volatility than relatively less vulnerable countries.
This paper is about the local volatility for the price of a European quanto call option. We derive the explicit formula of the local volatility with constant foreign and domestic interest rates by adapting the methods of Dupire and Derman & Kani. Furthermore, we obtain the Dupire equation for the local volatility with stochastic interest rates.
Purpose - The purpose of this paper is to shed light on the importance of the slope and curvature of the volatility curve implied in option prices in the KOSPI 200 options index. A number of studies examine the implied volatility curve, however, these usually focus on cross-sectional characteristics such as the volatility smile. Contrary to previous studies, we focus on time-series characteristics; we investigate correlation dynamics among slope, curvature, and level of the implied volatility curve to capture market information embodied therein. Our study may provide useful implications for investors to utilize current market expectations in managing portfolios dynamically and efficiently. Research design, data, and methodology - For our empirical purpose, we gathered daily KOSPI200 index option prices executed at 2:50 pm in the Korean Exchange distribution market during the period of January 2, 2004 and January 31, 2012. In order to measure slope and curvature of the volatility curve, we use approximated delta distance; the slope is defined as the difference of implied volatilities between 15 delta call options and 15 delta put options; the curvature is defined as the difference between out-of-the-money (OTM) options and at-the-money (ATM) options. We use generalized method of moments (GMM) and the seemingly unrelated regression (SUR) method to verify correlations among level, slope, and curvature of the implied volatility curve with statistical support. Results - We find that slope as well as curvature is positively correlated with volatility level, implying that put option prices increase in a downward market. Further, we find that curvature and slope are positively correlated; however, the relation is weakened at deep moneyness. The results lead us to examine whether slope decreases monotonically as the delta increases, and it is verified with statistical significance that the deeper the moneyness, the lower the slope. It enables us to infer that when volatility surges above a certain level due to any tail risk, investors would rather take long positions in OTM call options, expecting market recovery in the near future. Conclusions - Our results are the evidence of the investor's increasing hedging demand for put options when downside market risks are expected. Adding to this, the slope and curvature of the volatility curve may provide important information regarding the timing of market recovery from a nosedive. For financial product distributors, using the dynamic relation among the three key indicators of the implied volatility curve might be helpful in enhancing profit and gaining trust and loyalty. However, it should be noted that our implications are limited since we do not provide rigorous evidence for the predictability power of volatility curves. Meaning, we need to verify whether the slope and curvature of the volatility curve have statistical significance in predicting the market trough. As one of the verifications, for instance, the performance of trading strategy based on information of slope and curvature could be tested. We reserve this for the future research.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권3호
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pp.19-26
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2019
The paper aims to measure stock price volatility on Ho Chi Minh stock exchange (HSX). We apply symmetric models (GARCH, GARCH-M) and asymmetry (EGARCH and TGARCH) to measure stock price volatility on HSX. We used time series data including the daily closed price of VN-Index during 1/03/2001-1/03/2019 with 4375 observations. The results show that GARCH (1,1) and EGARCH (1,1) models are the most suitable models to measure both symmetry and asymmetry volatility level of VN-Index. The study also provides evidence for the existence of asymmetric effects (leverage) through the parameters of TGARCH model (1,1), showing that positive shocks have a significant effect on the conditional variance (volatility). This result implies that the volatility of stock returns has a big impact on future market movements under the impact of shocks, while asymmetric volatility increase market risk, thus increase the attractiveness of the stock market. The research results are useful reference information to help investors in forecasting the expected profit rate of the HSX, and also the risks along with market fluctuations in order to take appropriate adjust to the portfolios. From this study's results, we can see risk prediction models such as GARCH can be better used in risk forecasting especially.
많은 연구자들은 변동성에 대한 연구로 변동성의 원인을 규명하고자 하는 연구들이 주를 이루었다. 그리고 선행연구들은 거시경제변수를 이용하였다. 본 연구에서는 변동성을 주식의 변동성으로 정의한다. 주식의 변동성과 기업의 경영성과에 대한 연구는 아직 미비하다. 이에 본 연구에서는 변동성과 기업의 경영성과를 분석한다. 이때 기업 성과를 ROA와 토빈Q를 이용한다. 분석결과를 다음과 같다. 첫째, 기업의 경영성과의 대용지표로 사용한 ROA의 경우에는 주식가격의 변동성과 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 경영성과의 대용지표인 Tobin's Q의 경우에는 주식가격의 변동성과 양(+)의 영향을 미치는 것으로 분석�榮�.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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