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J-GLOBAL ID：201702231083641832   整理番号：17A1501711

VARモデルを用いた予測:脂肪尾部と確率的ボラティリティ【Powered by NICT】

Forecasting with VAR models: Fat tails and stochastic volatility

著者 (3件)： Chiu Ching-Wai (Jeremy) (Bank of England, Threadneedle Street, London, EC2R 8AH, United Kingdom) ,  Mumtaz Haroon (School of Economics and Finance, Queen Mary University of London, London, E1 4NS, United Kingdom) ,  Pinter Gabor (Bank of England, Threadneedle Street, London, EC2R 8AH, United Kingdom)
資料名： International Journal of Forecasting  (International Journal of Forecasting)
巻： 33  号： 4  ページ： 1124-1143  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0216C  ISSN： 0169-2070  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脂肪尾部と確率的ボラティリティの両方をモデル化したサンプル内適合とサンプル外予測性能を改善するのに重要であることの証拠を提供する。これを示すために,著者らは直交化ショックはStudentのt分布時変分散を特徴とするVARモデルを構築した。工業生産成長,インフレーション,金利と株式収益に対する米国のデータを用いてモデルを推定した。サンプル内適合の観点から,確率的ボラティリティとt-分布擾乱の両方を特徴とするVARモデルは属性を特徴とする制限された代替案よりも優れていた。t外乱のあるVARモデルであるGauss性を仮定した代替案よりも優れていることを工業生産と株式収益のための密度予測をもたらし,この差は最近の大不況で特にStark。さらに国際証拠は確率的ボラティリティと学生のt-分布擾乱の両方を説明するためには,改善された予測精度をもたらす可能性があることを確認した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不況 ,  利子 ,  モデリング ,  t分布 ,  アメリカ合衆国 ,  工業生産 ,  *予測 ,  ショック症状 ,  インフレーション
準シソーラス用語： 予測精度 ,  直交化 ,  予測性能 ,  *確率的ボラティリティ ,  *VARモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayes VAR ,  脂肪尾部 ,  確率的ボラティリティ ,  大不況

分類 (1件)： 産業経済  (KA02000Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： VARモデル ,  予測 ,  脂肪 ,  尾部 ,  確率的ボラティリティ