Multivariate GARCH models: a survey

Abstract

SUMMARYThis paper surveys the most important developments in multivariate ARCH-type modelling. It reviews the model specifications and inference methods, and identifies likely directions of future research.

Multivariate Variance Targeting in the BEKK-GARCH Model

“…Such forecasts may be based on estimation of multivariate conditionally heteroscedastic (GARCH) models such as the BEKK model proposed by Engle and Kroner (1995), see e.g. Bauwens, Laurent, and Rombouts (2006) and Laurent, Rombouts, and Violante (2012). This is by now a well-known and much applied multivariate GARCH model; However, a drawback of the BEKK model, despite the fact that it is a very simple extension of the popular univariate GARCH model in Bollerslev (1987), is that it contains a large number of parameters even for a small number of series.…”

“…In light of this, one may reparametrize, or modify the BEKK model to obtain fewer parameters, while at the same time one may wish to consider a di¤erent estimation method from the usual Gaussian QMLE of all parameters. Examples of reducing the number of varying parameters in the optimization procedure include, for the BEKK model, diagonal-BEKK and scalar-BEKK, see Bauwens, Laurent, and Rombouts (2006).…”

Limpahan Kemeruapan dan Korelasi Dinamik Kadar Pertukaran di ASEAN-5

“…Selain itu, perubahan dalam korelasi boleh menyebabkan kebolehcapaian kesan yang begitu jauh terutama yang berkaitan dengan lembaran imbangan dan implikasi modal (Lumsdaine 2009). Malah, salah satu isu yang sering kali diperdebatkan ialah kecenderungan korelasi meningkat dalam jangka masa panjang yang mungkin disebabkan oleh globalisasi atau liberalisasi pasaran kewangan (Bauwens, Laurent & Rombouts 2006). Di samping itu, terdapat juga bukti yang menunjukkan bahawa kebanyakan pasaran berintegrasi selepas membuka pasaran mereka kepada pelaburan asing.…”

“…Oleh itu, pengenalpastian sifat ini melalui rangka kerja pemodelan multivariat menuntut kepada penggunaan model empirikal yang lebih relevan (Bauwens et al 2006). Ini juga adalah kerana pemahaman tentang gelagat kemeruapan (varians) boleh membantu para penggubal dasar dalam meramal insiden yang bakal berlaku dan seterusnya menggubal dasar yang sesuai untuk kestabilan ekonomi sektor kewangan dan sektor benar.…”

“…Selain itu, hasil kajian lepas menggunakan model GARCH multivariat (MGARCH) menunjukkan bahawa model kemeruapan multivariat berupaya menyediakan ciri kepada proses korelasi dinamik (Rossi & Spazzini 2010). Dari sudut pengurusan kewangan pula, ia membuka laluan kepada pembuatan keputusan yang lebih baik dalam pelbagai isu seperti peletakan harga aset, pengoptimuman portfolio, peletakan harga opsyen, lindung nilai dan pengagihan aset serta pengurusan risiko (Lucchetti 2002;Bauwens et al 2006). kebanyakan model ekonomi mengandaikan bahawa varians sebagai pengukur kepada ketakpastian adalah tetap sepanjang masa (time invariant).…”