비대칭 GARCH 모델을 이용한 주식 시장 변동성 추정

다양한 GARCH 모델을 사용하여 텔아비브 증권거래소(TASE) 지수의 평균 수익률과 조건부 분산에 대한 종합적인 실증 분석이 수행되었다. 이러한 조건부 변동성 모델의 예측 성능은 더 새로운 비대칭 GJR 및 APARCH 모델과 비교된다. 우리는 또한 주중 효과와 레버리지 효과를 정량화하고 비대칭 변동성을 테스트한다. 우리의 결과는 두꺼운 꼬리를 가진 밀도를 가진 비대칭 GARCH 모델이 조건부 분산을 측정하는 데 대한 전반적인 추정을 개선한다는 것을 보여준다. 기울어진 Student-t 분포를 사용하는 EGARCH 모델이 TASE 지수를 예측하는 데 가장 성공적이다.