Các mô hình GARCH bất đối xứng Asymmetric GARCH models Giới thiệu: Khi tin xấu và tin tốt không bình đẳng Chào mừng các bạn đến với bài học thứ tư. Trong các bài học trước, chúng ta đã xây dựng và ước lượng thành công mô hình GARCH(1,1), một công cụ mạnh mẽ để nắm bắt hiện tượng cụm biến động. Tuy nhiên, mô hình này hoạt động dựa trên một giả định ngầm: tác động của một cú sốc lên biến động trong tương lai chỉ phụ thuộc vào độ lớn của cú sốc đó ($\epsilon_{t-1}^2$), chứ không phụ thuộc vào dấu của nó. Nói cách khác, một tin tốt bất ngờ làm giá cổ phiếu tăng 5% và một tin xấu bất ngờ làm giá giảm 5% được cho là có tác động như nhau đến biến động của ngày hôm sau. Thực tế thị trường lại cho thấy một câu chuyện khác. Một sự thật cách điệu nổi tiếng trong tài chính là “hiệu ứng đòn bẩy” (leverage effect): các tin tức tiêu cực (cú sốc …
Các bài đã xem
- Khai phá dữ liệu
- 3. Tổng quan ngắn gọn về mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển
- Thiết kế Nghiên cứu và Các Giả định trong MANOVA
- Phương pháp phân tích dữ liệu bảng
- Tổng hợp và phụ thuộc giữa các loại rủi ro
- Các vấn đề nâng cao trong ước lượng có ràng buộc
- Khung kết quả tiềm năng và các khái niệm nền tảng
-
Xem thêm