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  1. ディスカッション・ペーパー
  2. 2018年度

Multivariate Stochastic Volatility with Co-Heteroscedasticity

https://doi.org/10.24545/00001640
https://doi.org/10.24545/00001640
68f8301c-f3d7-4977-9419-7c0f5eb9d72a
名前 / ファイル ライセンス アクション
DP18-12.pdf DP18-12.pdf (536.1 kB)
Item type ディスカッションペーパー / Discussion Paper(1)
公開日 2018-10-11
タイトル
タイトル Multivariate Stochastic Volatility with Co-Heteroscedasticity
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Markov Chain Monte Carlo
キーワード
主題Scheme Other
主題 Gibbs Sampling
キーワード
主題Scheme Other
主題 Flexible Parametric Model
キーワード
主題Scheme Other
主題 Particle Filter
キーワード
主題Scheme Other
主題 Co-heteroscedasticity
キーワード
主題Scheme Other
主題 state-space
キーワード
主題Scheme Other
主題 reparameterization
キーワード
主題Scheme Other
主題 alternating-order
資源タイプ
資源タイプ technical report
ID登録
ID登録 (DOI) 10.24545/00001640
ID登録タイプ JaLC
著者 CHAN, Joshua

× CHAN, Joshua

en CHAN, Joshua

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DOUCET, Arnaud

× DOUCET, Arnaud

en DOUCET, Arnaud

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LEON-GONZALEZ, Roberto

× LEON-GONZALEZ, Roberto

en LEON-GONZALEZ, Roberto

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STRACHAN, Rodney W.

× STRACHAN, Rodney W.

en STRACHAN, Rodney W.

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著者所属
値 Purdue University
著者所属
値 University of Oxford
著者所属
値 政策研究大学院大学 / National Graduate Institute for Policy Studies
著者所属
値 University of Queensland
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper develops a new methodology that decomposes shocks into homoscedastic and heteroscedastic components. This specification implies there exist linear combinations of heteroscedastic variables that eliminate heteroscedasticity. That is, these linear combinations are homoscedastic; a property we call co-heteroscedasticity. The heteroscedastic part of the model uses a multivariate stochastic volatility inverse Wishart process. The resulting model is invariant to the ordering of the variables, which we show is important for impulse response analysis but is generally important for, e.g., volatility estimation and variance decompositions. The specification allows estimation in moderately high-dimensions. The computational strategy uses a novel particle filter algorithm, a reparameterization that substantially improves algorithmic convergence and an alternating-order particle Gibbs that reduces the amount of particles needed for accurate estimation. We provide two empirical applications; one to exchange rate data and another to a large Vector Autoregression (VAR) of US macroeconomic variables. We find strong evidence for co-heteroscedasticity and, in the second application, estimate the impact of monetary policy on the homoscedastic and heteroscedastic components of macroeconomic variables.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 JEL Classification Codes: C11, C15
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Roberto León-González acknowledges financial support from the Nomura Foundation (BE-004).
発行年
値 2018-10
書誌情報 en : GRIPS Discussion Papers

Report No. DP18-12, 発行日 2018-10-11
出版者
出版者 GRIPS Policy Research Center
言語 en
関連サイト
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ URI
関連識別子 https://ideas.repec.org/p/ngi/dpaper/18-12.html
関連名称 https://ideas.repec.org/p/ngi/dpaper/18-12.html
著者情報
内容記述タイプ Other
内容記述 https://www.grips.ac.jp/list/jp/facultyinfo/leon_gonzalez_roberto/
内容注記
内容記述タイプ Other
内容記述 Revised to: September, 2020 [20-09] http://doi.org/10.24545/00001766 | http://doi.org/10.24545/00001766
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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Ver.1 2023-06-20 15:22:59.263871
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