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  1. ディスカッション・ペーパー
  2. 2020年度

Multivariate Stochastic Volatility with Co-Heteroscedasticity

https://doi.org/10.24545/00001766
https://doi.org/10.24545/00001766
d905113f-9797-4e16-85e3-834b12cc291a
名前 / ファイル ライセンス アクション
DP20-09.pdf DP20-09.pdf (555.0 kB)
Item type ディスカッションペーパー / Discussion Paper(1)
公開日 2020-09-04
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) 10.24545/00001766
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 Study
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; a property known as 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 volatility estimation. By incorporating testable co-heteroscedasticity restrictions, 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 alternatingorder particle Gibbs that reduces the amount of particles needed for accurate estimation. We provide an empirical application to a large Vector Autoregression (VAR), in which we find strong evidence for co-heteroscedasticity and that the new method compares favorably to previous ones in terms of forecasting from horizon 3 onward. A Monte Carlo experiment illustrates that the new method estimates well the characteristics of approximate factor models with heteroscedastic errors.
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 Leon-Gonzalez acknowledges financial support from the GRIPS Policy Research Center under the grant "Multivariate Stochastic Volatility with Partial Homoscedasticity", from the Nomura Foundation (BE-004) and from JSPS (category C, 19K01588).
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Rodney Strachan acknowledges financial support from the GRIPS Policy Research Center for a research visit to GRIPS.
発行年
値 2020-09
書誌情報 en : GRIPS Discussion Papers

Report No. 20-09, 発行日 2020-09-04
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/20-09.html
関連名称 https://ideas.repec.org/p/ngi/dpaper/20-09.html
著者情報
内容記述タイプ Other
内容記述 http://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 First version: October, 2018 [18-12] http://doi.org/10.24545/00001640
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 15:22:52.761249
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