Оценка стабильности отклонения гипотезы при использовании метода двигающегося окна с заданными размерами
Григорьев Р.А.

Аннотация

Рост числа финансовых временных рядов требует новых инструментов и алгоритмов автоматизации рутинных процедур построения моделей. В статье представлен усовершенствованный метод двигающегося окна, позволяющий анализировать большее число групп временных рядов для окон разного размера, формировать обобщенную картину в отношении частоты отклонения гипотезы, представлять результаты расчетов в виде компактных таблиц, отражающих чувствительность отклонения гипотезы к размеру двигающегося окна.

Содержание

1
Эконометрика
Введение

2
Метод двигающегося окна для теста предшествия по грейнжеру

3
Частота отклонения гипотезы непредшествия

4
Методология
Проверка подхода, основанного на чог, для разных размеров двигающегося окна на реальных данных
Данные

6
Таблица 1. Общее число подвыборок для семи разных размеров окон (включая основную выборку)
Рис. 1. Вариант С1: высокая инерционность по ЧОГ непредшествия

7
Рис. 2. Вариант С2: слабая инерционность по ЧОГ непредшествия
Рис. 4. Вариант С4: скрытая высокая инерционность по ЧОГ непредшествия
Рис. 3. Вариант С3: скрытая слабая инерционность по ЧОГ непредшествия

8
Применение ЧОГ на основе реальных данных
Применение ЧОГ на основе реальных данных

9
Таблица 2. Результаты теста предшествия по Грейнжеру для классического уравнения
Таблица 3. Результаты теста предшествия по Грейнжеру для уравнений с ограничением Бесслера — Янга

10
Особенности технической реализации метода двигающегося окна с изменяемым размером и его обобщение в виде чог-диаграмм

11
Рис. 5. Этапы расчетов и создания ЧОГ-диаграмм
Заключение

12
Литература

14
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Частота отклонения гипотезы непредшествия для классической модели Грейнжера

15
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Частота отклонения гипотезы непредшествия модели с коррекцией несинхронности по Бесслеру и Янгу

Ключевые слова: предшествие по Грейнжеру, метод двигающегося окна, частота отклонения гипотезы, взаимозависимость, межбиржевые взаимосвязи
Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №3, 2018 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 15.
Кол-во знаков: около 26,926.

1. Григорьев Р.А., Ахметзянов Ф.Ш. Обобщение медицинских данных в программе MS Excel процедурой многофакторных промежуточных итогов // Казанский медицинский журнал. — 2012. — №93(4). — С. 692–698.

2. Дурдыев Р.И., Пересецкий А.А. Автокорреляция в глобальном стохастическом тренде // Прикладная эконометрика. — 2014. — №3(35). — С. 39–58.

3. Aaltonen J., Östermark R. (1997). «A rolling test of granger causality between the Finnish and Japanese security markets». Omega, Vol. 25(6), pp. 635–642.

4. Akaike H. (1969). «Fitting autoregression for prediction». Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Vol. 21, pp. 243–247.

5. Awokuse T.O., Chopra A., Bessler D.A. (2009). «Structural change and international stock market interdependence: evidence from Asian emerging markets». Economic Modelling, Vol. 26(3), pp. 549–559.

6. Banerjee A., Lumsdaine R.L. (1990). Recursive and Sequential Tests of the Unit Root and Trend Break Hypothesis: Theory and International Evi-dence. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, Inc.

7. Basher S.A., Sadorsky P. (2006). «Oil price risk and emerging stock markets». Global Finance Journal, Vol. 17(2), pp. 224–251.

8. Bessler D.A., Yang J. (2003). «The structure of interdependence in international stock markets». Journal of International Money and Finance, Vol. 22(2), pp. 261–287.

9. Breusch T.S., Pagan A.R. (1980). «The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics». The Review of Eco-nomic Studies, Vol. 47(1), pp. 239–253.

10. Brooks C. (2008). Introductory Econometrics for Finance. Cambridge: Cambridge University Press.

11. Brown R.L., Durbin J., Evans J.M. (1975). «Techniques for testing the constancy of regression relationships over time». Journal of the Royal Sta-tistical Society. Series B (Methodological), Vol. 37(2), pp. 149–192.

12. Chow G.C. (1960). «Tests of equality between sets of coefficients in two linear regressions». Econometrica: Journal of the Econometric Society, Vol. 28, pp. 591–605. 13. Dickey D.A., Fuller W.A. (1979). «Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root». Journal of the American Statisti-cal Association, Vol. 74(366), pp. 427–431.

14. Gauss C.F. (1995). Theory of the Combination of Observations Least Subject to Error: Part One, Part Two, Supplement. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics.

15. Godfrey L.G. (1978). «Testing for higher order serial correlation in regression equations when the regressors include lagged dependent vari-ables». Econometrica, Vol. 46(6), pp. 1303–1310.

16. Godfrey M.D., Granger C.W.J., Morgenstern O. (1964). «The random-walk hypothesis of stock market behavior». Kyklos, Vol. 17(1), pp. 1–30.

17. Goriaev A., Zabotkin A. (2006). «Risks of investing in the Russian stock market: lessons of the first decade». Emerging Markets Review, Vol. 7(4), pp. 380–397.

18. Granger C. (1969). «Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods». Econometrica, Vol. 37(3), pp. 424–438.

19. Granger C. (1988). «Some recent development in a concept of causality». Journal of Econometrics, Vol. 39(1–2), pp. 199–211.

20. Grigoryev R.A. (2010). The Interdependence Between Stock Markets of BRIC and Developed Countries and the Impact of Oil Prices on this Interde-pendence: PhD thesis. Portsmouth: University of Portsmouth.

21. Grigoryev R., Jaffry S., Marchenko G. (2012). «Investigation of the consequences of ignoring daily data non-synchronism in cross-market lin-kages: BRIC and developed countries». Applied Econometrics, Vol. 26(2), pp. 92–112.

22. Grigoryev R., Jaffry S., Marchenko G. (2012). «The role of the timeline in Granger causality test in the presence of daily data non-synchronism». Applied Econometrics, Vol. 27(3), pp. 3–19.

23. Grigoryeva L., Ortega J.-P., Peresetsky A. (2018). «Volatility forecasting using global stochastic financial trends extracted from non-synchro-nous data». Econometrics and Statistics, Vol. 5, pp. 67–82.

24. Hwang S., Satchell S.E. (2005). «GARCH model with cross-sectional volatility: GARCHX models». Applied Financial Economics, Vol. 15(3), pp. 203–216.

25. Korhonen I., Peresetsky A. (2013). Extracting Global Stochastic Trend from Non-Synchronous Data. — Подробнее .

26. Korhonen I., Peresetsky A. (2016). «What influences stock market behavior in Russia and other emerging countries?» Emerging Markets Fi-nance and Trade, Vol. 52(5), pp. 1210–1225.

27. Lo A.W., MacKinlay A.C. (1990). «An econometric analysis of nonsynchronous trading». Journal of Econometrics, Vol. 45, No. 1–2, pp. 181–211.

28. Nelson D.B. (1991). «Conditional heteroskedasticity in asset returns: a new approach». Econometrica, Vol. 59, No. 2, pp. 347–370.

29. Newey W.K., West K.D. (1987). «A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix». Econo-metrica, Vol. 55(3), pp. 703–708.

30. Olbrys J., Majewska E. (2014). «On some empirical problems in financial databases». Pensee, Vol. 76(9), pp. 2–9.

31. Ostermark R., Aaltonen J. (1999). «Comparison of univariate and multivariate Granger causality in international asset pricing. Evidence from Finnish and Japanese financial economies». Applied Financial Economics, Vol. 9, pp. 155–165.

32. Pascual A.G. (2003). «Assessing European stock markets (co)integration». Economics Letters, Vol. 78(2), pp. 197–203.

33. Peresetsky A.A., Yakubov R.I. (2017). «Autocorrelation in an unobservable global trend: does it help to forecast market returns?» International Journal of Computational Economics and Econometrics, Vol. 7(1–2), pp. 152–169.

34. Phillips P.C.B., Perron P. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regression. Oxford: Oxford University Press.

35. Pollock D., Stephen G. (2003). «Recursive estimation in econometrics». Computational Statistics and Data Analysis, Vol. 44(1–2), pp. 37–75.

36. Schwarz G. (1978). «Estimating the dimension of a model». The Annals of Statistics, Vol. 6(2), pp. 461–464.

37. Smith K.L., Brocato J., Rogers J.E. (1993). «Regularities in the data between major equity markets: evidence from Granger causality tests». Ap-plied Financial Economics, Vol. 3(1), pp. 55–60.

38. Swanson N. (1998). «Money and output viewed through a rolling window». Journal of Monetary Economics, Vol. 41, pp. 455–474.

39. Wang K.-M., Lee Y.-M. (2009). «The stock market spillover channels in the 1997 Asian financial crisis». International Research Journal of Finance and Economics, Vol. 26, pp. 105–133.

Григорьев Руслан Аркадиевич

Григорьев Руслан Аркадиевич
PhD

PhD в области экономики, аспирант ЦЭМИ РАН, исследователь Бизнес-школы Университета Портсмута (Великобритания), НИИ проблем социально-экономического развития Казанского инновационного университета им. В.Г. Тимирясова (ИЭУП).

г. Казань