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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-13108
URL: http://madoc.bib.uni-mannheim.de/madoc/volltexte/2006/1310/
GARCH Models with Long Memory and Nonparametric Specifications
GARCH Modelle mit langem Gedächtnis und nichtparametrischen Spezifikationen
Conrad, Christian
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| SWD-Schlagwörter: |
| Ökonometrie , GARCH-Prozess , Long-memory-Prozess , Inflation , Nichtparametrische Regression |
| Freie Schlagwörter (Englisch): |
| Econometrics , GARCH , Long Memory , Inflation Persistence , Nonparametric Regression |
| JEL: |
| C12 , C14 , C22 , C52 , E31 , G12 |
| Institut: |
| Abteilung Volkswirtschaftslehre |
| Fakultät: |
| Fakultät für Rechtswissenschaft und Volkswirtschaftslehre |
| DDC-Sachgruppe: |
| Wirtschaft |
| Dokumentart: |
| Dissertation |
| Hauptberichter: |
| Mammen, Enno (Prof. Dr.) |
| Sprache: |
| Englisch |
| Tag der mündlichen Prüfung: |
| 28.07.2006 |
| Erstellungsjahr: |
| 2006 |
| Publikationsdatum: |
| 08.09.2006 |
| Kurzfassung in Englisch: |
| This thesis addresses two major topics which have recently
received considerable attention in the financial econometrics
literature: (i) long memory GARCH models and (ii) GARCH-in-Mean
models with nonparametric specifications. Chapter 1 contains an
introduction. Chapter 2 is concerned with the Fractionally
Integrated GARCH(p,d,q) model of Baillie et al. (1996). We derive
conditions on the parameters of the FIGARCH(p,d,q) process which
guarantee the nonnegativity of the conditional variance. The
conditions are necessary and sufficient for p less than or equal
to two and sufficient for p greater than two. In Chapter 3 we turn
to the Long Memory GARCH process of Karanasos et al. (2004). We
derive convenient representations for the impulse response
function which can be used to measure the persistence of shocks to
the conditional variance. Chapters 4 and 5 are concerned with the
empirical application of dual long memory models. In a first step,
ARFIMA-FIGARCH models are applied to analyze the dynamics of
European and international inflation data. In a second step,
Granger methods are used to test several hypotheses concerning the
causal relationship between inflation, nominal uncertainty and
output growth. Chapter 6 deals with the GARCH-in-Mean model of
Engle et al. (1987). In this model the risk premium is usually
assumed to be either a linear or logarithmic function of the
conditional variance or conditional standard deviation. We propose
a specification test for the functional form of the risk premium
in the GARCH-in-Mean model. The test statistic employs a
nonparametric estimate of the shape of the risk premium. |
| Kurzfassung in Deutsch: |
| Die vorliegende Dissertation leistet einen Beitrag zu zwei
aktuellen Forschungsgebieten der Zeitreihenanalyse: (i) GARCH
Modelle mit langem Gedächtnis und (ii) GARCH-in-Mean Modelle mit
nichtparametrischen Spezifikationen. Kapitel 1 beinhaltet die
Einleitung. Kapitel 2 behandelt das FIGARCH(p,d,q) Modell von
Baillie et al. (1996). Es werden notwendige und hinreichende
Bedingungen an die Parameter des FIGARCH(p,d,q) Prozesses für p
kleiner gleich zwei und hinreichende Bedingungen für p größer als
zwei hergeleitet, welche sicherstellen, dass die bedingte Varianz
zu allen Zeitpunkten fast sicher nicht-negativ ist. In Kapitel 3
wird eine explizite Darstellung der Impulsantwortfunktion eines
Schocks auf die bedingte Varianz im Long Memory GARCH Modell von
Karanasos et al. (2004) abgeleitet. In Kapitel 4 und 5 werden
Modelle mit langem Gedächtnis sowohl im bedingten Erwartungswert
als auch in der bedingten Varianz verwendet, um die
Persistenzeigenschaften der Inflationszeitreihen zehn europäischer
Länder und den USA und Japan zu analysieren. Anschließend wird auf
kausale Wechselwirkungen zwischen Inflation,
Inflationsunsicherheit und Wachstum getestet. Ein
Spezifikationstest für die funktionale Form der Risikoprämie im
parametrischen GARCH-in-Mean Modell von Engle et al. (1987) wird
in Kapitel 6 entwickelt. |
