波动溢出与重尾：一种大t-向量自回归方法
摘要：金融分析中，波动性是风险的一个关键指标。今天一个金融资产的高波动性可能会影响明天另一个资产的波动性。我们称之为波动性溢出的延迟效应，使用向量自回归（VAR）模型来研究。我们考虑VAR模型误差的可能的尾重分布，使用具有未知自由度的多元学生t分布作为VAR模型的误差分布。此外，我们研究了大量资产之间的波动性溢出。为此，我们使用具有t分布误差的VAR模型进行罚函数估计。我们研究了能源、生物燃料和农产品之间的波动性溢出，并揭示了能源与生物燃料之间，以及能源与农产品之间的双向波动性溢出。
作者：Luca Barbaglia, Christophe Croux and Ines Wilms
论文ID：1708.02073
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2017-08-08