Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Variability in Times of Disease. Application of ARMA-GARCH in Modelling and Predicting Volatility of S&P500 Index Return Rates in COVID-19
Pobierz

Tytuł: Variability in Times of Disease. Application of ARMA-GARCH in Modelling and Predicting Volatility of S&P500 Index Return Rates in COVID-19

Tytuł odmienny:

Zmienność w czasach zarazy, czyli o zastosowaniu modeli ARMA-GARCH w modelowaniu i prognozowaniu zmienności stóp zwrotu z indeksu S&P500 w dobie pandemii COVID-19

Autor:

Wiśniewski, Damian

Opis:

Econometrics = Ekonometria, 2025, Vol. 29, No. 4, s. 18-32

Abstrakt:

Aim: The article considers the time series case of the closing prices of the S&P500 index over the period from January 2020 to April 2021. The author selected the best ARMA(p,q)-GARCH(1,1) models with different forms of probability density functions. The errors of the forecasts generated both in terms of logarithmic returns and their variability were compared. Methodology: The study followed the Box-Jenkins procedure. Applying the information criterion the study considered the best among these models with normal, skewed Student’s t, generalised error and generalised hyperbolic distribution. Results: The author obtained the following representations: ARMA(2,0)-GARCH(1,1) and ARMA(0,2)-GARCH(1,1), with normal, skewed Student’s t and generalised error distribution. The assessment of forecast accuracy showed that in the case of conditional variance forecasts, the ARMA(2,0)GARCH(1,1) models with a normal distribution and a generalised error distribution were the best. The largest errors of conditional variance forecasts were generated by models with a skewed Student’s t-distribution. Implications and recommendations: It is worth extended the study to models based on the range of fluctuations (such as Range GARCH-RGARCH or Conditional Autoregressive Range Model-CARR). Originality/value: The author considered models with various probability density functions, showing that such diversity was important when looking for the best models in times of high volatility.

Wydawca:

Publishing House of Wroclaw University of Economics and Business

Miejsce wydania:

Wroclaw

Data wydania:

2025

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/eada.2025.4.02 ; oai:dbc.wroc.pl:142475

Język:

eng

Powiązania:

Econometrics = Ekonometria, 2025, Vol. 29, No. 4

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-SA 4.0

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Tytuł publikacji grupowej:

Ekonometria = Econometrics

Temat i słowa kluczowe:

COVID-19 pandemic ARMA-GARCH time series S&P500 index stationarity COVID-19 szereg czasowy stacjonarność

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

17 gru 2025

Data dodania obiektu:

17 gru 2025

Liczba wyświetleń treści obiektu:

2

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dbc.wroc.pl/publication/181418

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Variability in Times of Disease. Application of ARMA-GARCH in Modelling and Predicting Volatility of S&P500 Index Return Rates in COVID-19 17 gru 2025

Obiekty Podobne

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Własności szeregów czasowych stóp zwrotu z inwestycji w metale nieżelazne

Król, Paulina

2024
artykuł
Debiuty Studenckie
Debiuty Studenckie
Analiza interwencji na przykładzie badania wpływu pandemii COVID-19 na dzietność za pomocą modeli SARIMA

Kozaczewska, Kornelia Stanimir, Agnieszka. Redakcja

2024
rozdział
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Model regresji Feldsteina-Horioki – wyniki badań dla Polski

Markowicz, Iwona

2015
artykuł
Konwergencja cykli w Unii Europejskiej a COVID-19

Augustyński, Iwo Pancer-Cybulska, Ewa. Redakcja Baran, Bernardeta. Redakcja Szostak, Ewa. Redakcja

2022
rozdział
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Global value chains (GVCS) in East Asia during the COVID-19 pandemic – the perspective of Japan

Bobowski, Sebastian Drelich-Skulska, Bogusława

2022
artykuł
Financial Sciences. Nauki o Finansach
Financial Sciences. Nauki o Finansach
The impact of the COVID-19 pandemic on the non-bank loan market in Poland

Waliszewski, Krzysztof

2020
artykuł
Financial Sciences. Nauki o Finansach
Financial Sciences. Nauki o Finansach
Analysis of the impact of the crisis caused by Covid-19 in the intercultural environment with reference to economic factors

Kadlec, Željka Žunić, Marija Lovrenović, Marijana

2021
artykuł
Has the COVID-19 Pandemic Changed the Way Travel Agencies Clients’ Make Decisions?

Jaremen, Daria E. Michalska-Dudek, Izabela Pellešová, Pavlina Drelich-Skulska, Bogusława. Redakcja Sobocińska, Magdalena. Redakcja Tomášková, Andrea. Redakcja

2024
rozdział
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Politechnika Wrocławska (Koordynator Konsorcjum DBC)
Biblioteka Politechniki Wrocławskiej
Wybrzeże Wyspiańskiego 27
50-370 Wrocław, Polska

Telefon

(+48) 71-320-38-30
(+48) 71-320-47-50

E-Mail

bc@pwr.edu.pl

Odwiedź nas!

https://biblioteka.pwr.edu.pl/

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji