A Hybrid Fuzzy GJR-GARCH Modeling Approach for Stock Market Volatility Forecasting
Brazilian Review of Finance
View Archive InfoField | Value | |
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 |
|