股市的長期風險管理與總體經濟基要

葉錦徽; 黃泰翔

doi:10.29628/AEP.201206.0002

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来源数据

P199 - 235

社会科学 > 经济学

DOI： 10.29628/AEP

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股市的长期风险管理与总体经济基要

Long-run Risk and Macroeconomic Fundamentals

叶锦徽(Jin-Huei Yeh) ；黄泰翔(Tai-Shiang Huang)

经济论文； 40 卷 2 期 (2012 / 06 / 01) ， P199 - 235

繁体中文 DOI： 10.29628/AEP.201206.0002

长期风险；总体经济基要； Spline-GARCH ；经验模态解构；风险管理；风险值； Long-run risk ； Macroeconomic fundamentals ； Spline-GARCH ； Empirical mode decomposition ； Risk management ； Value-at-risk

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摘要 │ 参考文献 (30) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Generalizing the component GARCH by Engle and Rangel (2008), this paper proposes a new modeling and forecasting strategy for systemic risk both in the short term and long-run. Utilizing the orthogonally decomposed stationary regularity series from real quarterly GDP and CPI by EMD (Empirical Mode Decomposition), an empirical adaptive decomposition method that aims to entertain nonlinear and nonstationary time series, we demonstrate the close coupling relationship between long-run stock market volatility and the business cycle fluctuations. As these component series preserve the most primary information in the macroeconomic state variables sampled at lower frequencies, the long-run component volatility is capable of generating regime shift behaviors in daily volatility without resorting to Markov switching or other regime switching mechanisms. Moreover, the prediction of future volatility at various horizons is easy within the framework by taking advantage of the decomposed stable cyclical pattern of these macroeconomic series. By further examining the relative contribution of 3 factors (namely long-term, medium-term and short-term) comprising the long-run risk to the overall volatility, we find that the median frequency factor in long-run volatility explains the turbulent market variations during periods of recession. Our empirical applications in hedging and evaluating VaR reveal that incorporating information from lower frequency macroeconomic fundamentals did provide incremental value toward the modeling of long-run risks.

参考文献 ( 30 ) 〈TOP〉

Alizadeh, S.,Brandt, M. W.,Diebold, F. X.(2002).Range-Based Estimation of Stochastic Volatility Models.Journal of Finance,57(3),1047-1092.
Andersen, T. G.,Bollerslev, T.(1998).Deutsche Mark-Dollar Volatility: Intraday Activity Patterns, Macroeconomic Announcements, and Longer Run Dependencies.Journal of Finance,53,219-265.
Andersen, T. G.,Bollerslev, T.,Diebol, F. X.,Heiko, E.(2001).The Distribution of Realized Stock Return Volatility.Journal of Financial Economics,61,43-76.
Baillie, R.,Bollerslev, T.,Mikkelsen, H.(1996).Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity.Journal of Econometrics,74,3-30.
Barndorff-Nielsen, O. E.,Shephard, N.(2002).Econometric Analysis of Realized Volatility and Its Use in Estimating Stochastic Volatility Models.Journal of the Royal Statistical Society,64(2),253-280.

国际计量

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