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Intraday volatility forecasting: analysis of alternative distributions
Brazilian Review of Finance
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Intraday volatility forecasting: analysis of alternative distributions
Previsão da volatilidade intradiária: análise das distribuições alternativas |
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| Creator |
Ceretta, Paulo Sérgio; Universidade Federal de Santa Maria
de Barba, Fernanda Galvão; Universidade Federal de Santa Maria Vieira, Kelmara Mendes; Universidade Federal de Santa Maria Casarin, Fernando; Universidade Federal de Santa Maria |
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| Subject |
Econometrics; statistics
volatility; forecasting models; different distributions C01, C53, G17 Econometria; estatística volatilidade; modelos de previsão; diferentes distribuições C01, C53, G17 |
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| Description |
Volatility forecasting has been of great interest both in academic and professional fields all over the world. However, there is no agreement about the best model to estimate volatility. New models include measures of skewness, changes of regimes and different distributions; few studies, though, have considered different distributions. This paper aims to investigate how the specification of a distribution influences the performance of volatility forecasting on Ibovespa intraday data, using the APARCH model. The forecasts were carried out assuming six distinct distributions: normal, skewed normal, t-student, skewed t-student, generalized and skewed generalized. The results evidence that the model considering the skewed t-student distribution offered the best fit to the data inside the sample, on the other hand, the model assuming a normal distribution provided a better out-of-the-sample performance forecast. A previsão da volatilidade tem sido de grande interesse tanto no âmbito acadêmico quanto profissional em todo o mundo. Não há, entretanto, um consenso sobre o melhor modelo a ser aplicado no processo de estimar a volatilidade. Novas modelagens têm incluído medidas de assimetria, mudanças de regime e diferentes distribuições. Destes fatos estilizados, poucos estudos têm sido feitos considerando as diferentes distribuições. Este trabalho visa investigar como a especificação da distribuição influencia a performance da previsão da volatilidade em dados intradiários do Ibovespa, usando o modelo APARCH. As previsões foram realizadas supondo seis distribuições distintas: normal, normal assimétrica, t-student, t-student assimétrica, generalizada e generalizada assimétrica. Os resultados obtidos evidenciaram que o modelo considerando a distribuição t-student assimétrica foi o que melhor se ajustou aos dados dentro da amostra, porém, na previsão fora da amostra, o modelo com distribuição normal apresentou melhor desempenho. |
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| Publisher |
Link to the Brazilian Society of Finance
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| Contributor |
—
— |
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| Date |
2011-01-04
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| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion Double blind reviewed articles Empirical paper Avaliado por Pares Artigo Empírico |
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| Format |
application/pdf
application/pdf |
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| Identifier |
http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/2586
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| Source |
Brazilian Review of Finance; Vol 9, No 2 (2011); 209-226
Revista Brasileira de Finanças; Vol 9, No 2 (2011); 209-226 1984-5146 1679-0731 |
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| Language |
por
eng |
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| Relation |
http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/2586/2215
http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/2586/2216 http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/downloadSuppFile/2586/451 |
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