ARMA Representation of Integrated and Realized Variances
dc.contributor.author | Meddahi, Nour | |
dc.date.accessioned | 2006-09-22T19:56:17Z | |
dc.date.available | 2006-09-22T19:56:17Z | |
dc.date.issued | 2002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1866/495 | |
dc.format.extent | 1311124 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.publisher | Université de Montréal. Département de sciences économiques. | fr |
dc.subject | variance intégrée | |
dc.subject | variance réalisée | |
dc.subject | représentation ARMA | |
dc.subject | modèles SR SARV | |
dc.subject | faible identification | |
dc.subject | integrated variance | |
dc.subject | realized variance | |
dc.subject | ARMA representation | |
dc.subject | SR-SARV models | |
dc.subject | weak identification | |
dc.title | ARMA Representation of Integrated and Realized Variances | |
dc.type | Article | |
dc.contributor.affiliation | Université de Montréal. Faculté des arts et des sciences. Département de sciences économiques | |
dcterms.abstract | This paper derives the ARMA representation of integrated and realized variances when the spot variance depends linearly on two autoregressive factors, i.e., SR SARV(2) models. This class of processes includes affine, GARCH diffusion, CEV models, as well as the eigenfunction stochastic volatility and the positive Ornstein-Uhlenbeck models. We also study the leverage effect case, the relationship between weak GARCH representation of returns and the ARMA representation of realized variances. Finally, various empirical implications of these ARMA representations are considered. We find that it is possible that some parameters of the ARMA representation are negative. Hence, the positiveness of the expected values of integrated or realized variances is not guaranteed. We also find that for some frequencies of observations, the continuous time model parameters may be weakly or not identified through the ARMA representation of realized variances. | |
dcterms.abstract | Nous dérivons la représentation ARMA des variances intégrées et réalisées quand la variance instantanée est la combinaison linéaire de deux facteurs auto-régressifs, c’est-à-dire, les modèles SR-SARV(2). Cette classe de processus contient les modèles affines, de diffusion GARCH, CEV, à fonctions propres, ainsi que les processus Ornstein-Uhlenbeck qui sont positifs. Nous étudions le cas à effet de levier ainsi que le lien entre la représentation GARCH faible des rendements et la représentation ARMA de la volatilité réalisée. Finalement, nous analysons les conséquences empiriques de ces représentations ARMA. Nous trouvons qu’il est possible que certains paramètres de la représentation ARMA soient négatifs. Ainsi, la positivité de l’espérance linéaire des variances intégrées et réalisées n’est pas assurée. Nous trouvons aussi que, pour certaines fréquences d’observation, les paramètres du modèle en temps continu peuvent être faiblement identifiables ou non identifiables à partir de la représentation ARMA de variances réalisées. | |
dcterms.isPartOf | urn:ISSN:0709-9231 | |
UdeM.VersionRioxx | Version publiée / Version of Record | |
oaire.citationTitle | Cahier de recherche | |
oaire.citationIssue | 2002-20 |
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
This document disseminated on Papyrus is the exclusive property of the copyright holders and is protected by the Copyright Act (R.S.C. 1985, c. C-42). It may be used for fair dealing and non-commercial purposes, for private study or research, criticism and review as provided by law. For any other use, written authorization from the copyright holders is required.