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A Hybrid Fuzzy GJR-GARCH Modeling Approach for Stock Market Volatility Forecasting

Brazilian Review of Finance

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Title A Hybrid Fuzzy GJR-GARCH Modeling Approach for Stock Market Volatility Forecasting
Modelo Híbrido GJR-GARCH Nebuloso para a Previsão da Volatilidade em Mercados de Ações
 
Creator Maciel, Leandro; Universidade Estadual de Campinas
 
Subject Econometrics; Finance; Mathematics
Volatility; GARCH models; Fuzzy Systems; Differential Evolution
C53, C61, G17.
Econometria; Finanças; Matemática
Volatilidade; Modelos GARCH; Sistemas Nebulosos; Evolução Diferencial
C53; C61; G17
 
Description Forecasting stock market returns volatility is a challenging task that has attracted the attention of market practitioners, regulators and academics in recent years. This paper proposes a Fuzzy GJR-GARCH model to forecast the volatility of S&P 500 and Ibovespa indexes. The model comprises both the concept of fuzzy inference systems and GJR-GARCH modeling approach in order to consider the principles of time-varying volatility, leverage effects and volatility clustering, in which changes are cataloged by similarity. Moreover, a differential evolution (DE) algorithm is suggested to solve the problem of Fuzzy GJR-GARCH parameters estimation. The results indicate that the proposed method offers significant improvements in volatility forecasting performance in comparison with GARCH-type models and with a current Fuzzy-GARCH model reported in the literature. Furthermore, the DE-based algorithm aims to achieve an optimal solution with a rapid convergence rate.
A previsão da volatilidade dos retornos de ativos financeiros é uma abordagem desafiadora e tem atraído a atenção de participantes do mercado, reguladores e acadêmicos nos anos recentes. Este artigo propõe um modelo GJR-GARCH nebuloso para a previsão da volatilidade dos índices S&P 500 e Ibovespa. O modelo combina os conceitos de sistemas de inferência nebulosos e a abordagem GJR-GARCH para considerar os príncipios de variância condicional, efeitos de alavancagem e agrupamentos de volatilidade, em que as flutuações são associadas por similaridade. Além disso, um algoritmo de evolução diferencial (ED) é sugerido para solucionar o problema de estimação dos parâmetros do modelo GJR-GARCH nebuloso. Os resultados indicaram que o método proposto permitiu uma melhor capacidade de previsão da volatilidade em comparação com modelos da família GARCH e com um modelo GARCH nebuloso recentemente proposto na literatura. Além disso, o algoritmo de ED considerado obteve soluções ótimas com uma rápida taxa de convergência.
 
Publisher Link to the Brazilian Society of Finance
 
Contributor CAPES
CAPES
 
Date 2012-08-16
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Double blind reviewed articles
Theoretical-Empirical
Avaliado por Pares
Teórico-Empírico
 
Format application/pdf
application/pdf
 
Identifier http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/3871
 
Source Brazilian Review of Finance; Vol 10, No 3 (2012): July-September; 337-367
Revista Brasileira de Finanças; Vol 10, No 3 (2012): July-September; 337-367
1984-5146
1679-0731
 
Language eng
por
 
Relation http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/3871/4535
http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/3871/4536
http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/downloadSuppFile/3871/662
http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/downloadSuppFile/3871/663