Model selection criteria for multivariate GARCH models

Abstract

Bu çalışmada, copula teorisi çok değişkenli GARCH modelleri arasındaki seçmek için kriterleri kurmak için kullanılır. Bu pazarlar arasında şokların etkilerini incelemek için değişkenli GARCH modellerini kullanımı yaygındır. Akademisyenler, farklı pazarlar verilere başvuran birçok MGARCH modelleri vardır. Diğer modele bir model tercih sorunu bilim adamları tarafından ele alınmamıştır. Bunu yapmak için, ilk ayran sorunu MGARCH modelleri için tanımlanır ve daha sonra bir hipotez testi, iki piyasaların daha iyi ilişkiler toplayan hangi modelin kontrol etmek tanıtıldı yaklaştı. Bir sonraki adımda birkaç bağımlılık modelleme yaklaşımları MGARCH modellerinin standart artıklarının kontrol edilir. Aralarında, Alternatif Koşullu Beklentiler regresyon yöntemi MGARCH modelleri için model seçimi kriter olarak seçilir. Kriter, gerçek dünya verileri, OPEC petrol fiyatları ve Çin hisse senedi Endeksleri tutarlılığını kontrol etmek, Çin hisse senedi piyasasında petrol fiyatları volatilite yayılma etkileri arasındaki ilişkiyi yakalar hangi modelin kontrol etmek deneysel çalışma için kullanılır olmuştur.

In this study, theory of copula is used to establish criteria to select between multivariate GARCH models. It is common to use Multivariate GARCH models to study effects of shocks between markets. There are several MGARCH models which scholars have applied to different markets data. The problem of preferring one model to other model is not discussed by scholars. To do so, first buttermilk problem is identified for MGARCH models, and then a hypothesis testing approached is introduced to check which model collects better the relationships of two markets. In next step several dependency modeling approaches are checked for standardized residuals of MGARCH models. Among them, Alternating Conditional Expectations regression method is selected as model selection criterion for MGARCH models. To check the consistency of criterion, real world data, OPEC oil prices and Chinese stock Indices, has been used for empirical study to check which model captures relationship between volatility spillover effects of Oil prices on Chinese stock market.