Mô hình RCA và chuyển đổi chế độ MSW RCA and MSW regime switching models 1. Giới thiệu Ở bài học trước, chúng ta đã làm quen với mô hình SETAR, một công cụ mạnh mẽ cho phép chuỗi thời gian thay đổi hành vi khi vượt qua một ngưỡng quan sát được. Đó là một bước tiến lớn so với các mô hình tuyến tính. Tuy nhiên, thực tế tài chính đôi khi còn phức tạp hơn. Điều gì sẽ xảy ra nếu sự thay đổi trong hành vi của thị trường không được kích hoạt bởi một giá trị quan sát được như lợi suất kỳ trước, mà bởi một “trạng thái” tiềm ẩn, không quan sát được, chẳng hạn như “tâm lý thị trường” hay “trạng thái kinh tế vĩ mô”? Hoặc, điều gì sẽ xảy ra nếu bản thân các hệ số của mô hình không phải là hằng số, mà lại biến động một cách ngẫu nhiên theo thời gian? Bài học hôm nay sẽ giải quyết chính những câu hỏi này bằng cách giới …
Các bài đã xem
- Dữ liệu thiếu – Các kỹ thuật xử lý
- Các phương pháp tính VaR phổ biến
- 7. Ước lượng hiệu ứng điều trị trung bình
- Giới thiệu mô hình chuyển đổi Markov
- Thực hành phân tích biến động với Stata
- Nền tảng chuỗi thời gian và ứng dụng
- 4. Xử lý các vấn đề dữ liệu thực tế
- Tìm hiểu về phép tính vi phân và ứng dụng
- Nền tảng và các mô hình cơ bản
- Thực hành phân tích rủi ro với Stata
- Xây dựng và chẩn đoán mô hình VAR
-
Xem thêm