Практичне застосування GJR model в Азії

Август 3, 2022

Главная
Экономика
Практичне застосування GJR model в Азії

Содержание

2. Задачі оцінювання та прогнозування волатильності становлять значний інтерес в різних сферах економіки і фінансів. Дослідження моделей
3. GJR є модифікацією моделі GARCH, але із врахуванням ефектів асиметрії, які інколи виникають на фінансових ринках:
4. Модель GJR названа на честь Glosten, Jagannathan і Runkle. Відмінність даної моделі від TGARCH – моделі
5. Модель GJR основана на припущенні, що неочікувані зміни мають різні ефекти на умовну дисперсію. Непередбачене зростання
6. Використання GJR- GARCH моделі для визначення зв’язку інфляції та волатильності в Азії Набір даних складається з
7. Існують певні економічні та фінансові змінні, які вважаються важливими детермінантами інфляції, проте, ми вибираємо для моделювання
8. Було обрано специфікації GARCH моделі для визначення впливу інфляції на волатильність , оскільки є багато припущень,
11. GJR-GARCH Отже, із табл. 5 ми можемо побачити,що результати GJR-GARCH моделі є дуже обіцяючими для майже
12. Умова волатильності коваріюється стаціонарно (стопчик4 табл. 5) і також виконується для усіх випадків. Хоча умова незаперечливості
13. Звернути увагу необхідно на показники Індії, Індонезії, Пакистану та Таїланду, де NIC, що базується на GJR-GARCH
14. Даний графік показує відносні позиції країн на основі умовного середнього стандартного відхилення ,отриманого з трьох різних
15. Модифікації GARCH моделі не є сильно успішними для фіксації причинність між інфляцією і волатильністю інфляції, хоча
16. Зосереджуючись на асиметричних моделей (EGARCH і GJR-GARCH), обидві приймають гіпотезу Friedman-ball і відхиляють Cuckierman-meltzer гіпотезу для
17. Лише Гонконг є особливим випадком, для якого і асиметричні моделі рішуче відкидають будь-який зв’язок між інфляцією
18. Наслідки У ході роботи було визначено кілька важливих аспектів, пов'язаних з інфляцією і волатильності, які потребують
19. Інший факт, який виходить із дослідження моделі GJR-GARCH це прийняття гіпотези Friedman–Ball про наявність причинності волатильності
20. Висновки Отже, із аналізу даного дослідження, можна визначити, що Асиметрична модель GJR-GARCH надає коректніші данні для
22. Скачать презентацию

Слайд 2

Задачі оцінювання та прогнозування волатильності становлять значний інтерес в різних сферах

економіки і фінансів. Дослідження моделей визначення волатильності актуальні у зв'язку з нестабільною ситуацією на світових фінансових ринках. Показники волатильності дохідності фінансових активів можуть використовуватися для вимірювання ризику та своєчасної ідентифікації криз на фінансових ринках.
Волатильність - це статистичний показник, що характеризує тенденцію ринкової ціни або доходу змінюватися в часі.

Слайд 3

GJR є модифікацією моделі GARCH, але із врахуванням ефектів асиметрії, які

інколи виникають на фінансових ринках: погані новини (негативні шоки) зазвичай надають більший вплив на волатильність, ніж хороші новини (позитивні шоки).

Слайд 4

Модель GJR названа на честь Glosten, Jagannathan і Runkle. Відмінність даної

моделі від TGARCH – моделі полягає лише в тому, що модель Закояна (TGARCH) використовує умовні стандартні відхилення, а модель GJR - умовну дисперсію.
Головна відмінність від стандартної моделі GARCH полягає у тому, що вводиться додаткова змінна,для врахування асиметрії.

Слайд 5

Модель GJR основана на припущенні, що неочікувані зміни мають різні ефекти

на умовну дисперсію. Непередбачене зростання являє собою гарні новини (ut-1 > 0) і впливає на дисперсію моделі через мультиплікатор α. Непередбачене падіння є продуктом поганих новин (ut-1 < 0) і генерує зростання волатильності через мультиплікатор α + γ.

Слайд 6

Використання GJR- GARCH моделі для визначення зв’язку інфляції та волатильності в

Азії

Набір даних складається з квартальних оцінок інфляції 10 азіатських країн:
Китай, Гонконг, Індія, Індонезія, Малайзія, Пакистан, Філіппіни, Сінгапур, Південна Корея і Таїланд.
Всі дані взяті з International Financial Statistics Database (IFS) Міжнародного валютного фонду (МВФ) і охоплює часовий період з 1991 першого кварталу до 2012 року для четвертого кварталу.

Слайд 7

Існують певні економічні та фінансові змінні, які вважаються важливими
детермінантами інфляції, проте,

ми вибираємо для моделювання інфляції динамічну модель , в якому інфляція в одному періоді є функцією своїх лагових значень.

Слайд 8

Було обрано специфікації GARCH моделі для визначення впливу інфляції на волатильність

, оскільки є багато припущень, що специфікації GARCH краще, ніж Arch.

Слайд 9

Слайд 10

Слайд 11

GJR-GARCH
Отже, із табл. 5 ми можемо побачити,що результати GJR-GARCH моделі є

дуже обіцяючими для майже всіх показників, окрім циклічної складової інфляції в Сінгапурі. Ваговий або асиметричний параметр у є негативним (значимий на рівні 5% або нижче для Пакистану, Китаю, Індонезії, Таїланду, та Індії), що і очікувалось, та засвідчує факт , що негативні інфляційні шуми (хороші новини) в одному періоді зменшують волатильність у наступному періоді.

Слайд 12

Умова волатильності коваріюється стаціонарно (стопчик4 табл. 5) і також виконується для

усіх випадків. Хоча умова незаперечливості ( стопчик 5 табл.5) не виконується для Пакистау та Інденозії ,Таїланду та Індії, очевидною причиною для цього є те, що параметр асиметрії є набагато більший також набагато значиміший, ніж ARCH коефіцієнт для цих країн.

Слайд 13

Звернути увагу необхідно на показники Індії, Індонезії, Пакистану та Таїланду, де

NIC, що базується на GJR-GARCH досить сильно відрізняється від його широковідомої параболічної форми на графіку 1.
Гіпербола інтегральної форми GJR – NIC є важливою для регулювання грошово-кредитної політики і підкреслює важливість стабілізаційних програм інфляції або формування вірної інфляційної політики, яка б знижувала волатильність наступного періоду.

Слайд 14

Даний графік показує відносні позиції країн на основі умовного середнього стандартного

відхилення ,отриманого з трьох різних специфікацій GARCH моделі.

Є декілька незначних відмінностей у значеннях трьох специфікацій; однак відносне положення країн однакове. Індонезія, Китай, Індія, Філіппіни і Пакистан мають найбільший зв’язок волатильності та інфляції, тоді як Сінгапур, Малайзія, Корея і Гонконг мають відносно стабільну інфляцію.

Слайд 15

Модифікації GARCH моделі не є сильно успішними для фіксації причинність між

інфляцією і волатильністю інфляції, хоча для більшості країн ми не знайдемо і достатньо доказів, щоб також відхилити нульову гіпотезу.

Результати тесту причинності Грейнжера

Слайд 16

Зосереджуючись на асиметричних моделей (EGARCH і GJR-GARCH), обидві приймають гіпотезу Friedman-ball

і відхиляють Cuckierman-meltzer гіпотезу для Індонезії, Малайзії, Пакистану і Філіппін.. Результати інших країнах, також свідчать на корсить гіпотези Friedman-ball , але загалом результати є змішаними, що свідчить про двонаправлену причинність між інфляцією та волатильністю.

Слайд 17

Лише Гонконг є особливим випадком, для якого і асиметричні моделі рішуче

відкидають будь-який зв’язок між інфляцією та волатильність незалежно від того, чи будуватимемо ми аналіз на основі загальної, або циклічної інфляції.

Слайд 18

Наслідки
У ході роботи було визначено кілька важливих аспектів, пов'язаних з інфляцією

і волатильності, які потребують уваги уряду.
Перший – виявлення і оцінка асиметрії в волатильності інфляції, що було зроблено за допомогою моделі GARCH-GJR. Якщо директивні органи не знатимуть про ті можливі асиметрії, вони не зможуть по-справжньому зрозуміти необхідність програм стабілізації інфляції або таргетування інфляційної політики.
Дані асиметрії дадуть зрозуміти, чи якщо в один період політика скорочення інфляції є ефективною у зв'язку зі стабілізацією інфляційних програм, то чи ця ж політика допоможе їм і у зниженні волатильності на наступний період часу .

Слайд 19

Інший факт, який виходить із дослідження моделі GJR-GARCH це прийняття гіпотези

Friedman–Ball про наявність причинності волатильності інфляції від інфляції
Ця причинність робить завдання політиків складніше, тому що, якщо вони не наблизили рівень інфляції до цільового рівня в одному періоді, він автоматично підвищить волатильність інфляції в наступному періоді. А підвищена волатильність може завдати серйозних збитків для економіки.
Проте, з іншого боку, можна і спрямувати причинно-наслідковий зв'язок на свою користь. Якщо успішно реалізується програма стабілізації інфляції протягом одного періоду часу це, безумовно, знизить волатильність наступного періоду і врятує державу від грошових втрат.

Слайд 20

Висновки
Отже, із аналізу даного дослідження, можна визначити, що
Асиметрична модель GJR-GARCH

надає коректніші данні для визначення причинності волатильності інфляції у регіонах Азії, ніж симетрична GARCH-модель.
Підтверджена залежність інфляції та волатильності у таких регіонах, як Індонезія, Китай, Індія, Філіппіни і Пакистан .
Підкреслено важливість програм стабілізації інфляції та інфляційної політики, особосливо якщо існує зв’язок між інфляцією та волатильністю.