Data finansial yang mengikuti deret waktu memiliki keragaman atau volatilitas setiap waktunya tidak konstan. Keadaan ini disebut sebagai heteroskedastisitas. Metode dapat menyelesaikan masalah tersebut adalah Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH)/Generalized (GARCH). Namun, ARCH/GARCH mengatasi beberapa kasus seperti perbedaan dalam nilai leverage effect. Sehingga dilakukan pemod...

A comprehensive comparison of the volatility predictive abilities different classes time-varying models is considered. The include exponential GARCH (EGARCH) and stochastic (SV) using daily returns, heterogeneous autoregressive (HAR) model realized (RV) EGARCH (REGARCH) SV (RSV) both. All are extended to accommodate well-known phenomenon in stock markets a negative correlation between today’s r...

فوس لا اذ ه يف مدقن ثحب ماظن اً ً لاما آ لع فرعتلل ى تاملآ ) ةي سرافلا ة يطخلا قيلعت سن ( ب ا مادختس ةر يغتملا تلااحلا لوطو ةرمتسملا تادهاشملا فثا كتو يفخلا فوآرام ليدوم (CDVDHMM) . يفو ة لحرم لع لوصحلاو زيو نلا ءا غلإو يرنيا ب تا يلمع د عب ة مدقملا ميد قتلا ى ءازجلأا لا مادخت سا مت ي ةلصتم ةديدج ةيمزراوخ رئاسو طاقنلاو طباهلاو دعاصلا فشكل ءازجلأا يسيئرلا ريوصتلا نم اهبطشو ةيوناثلا . مث ذيفنت متي...

This paper investigates the dynamic relationship between volatility, volume and open interest in CSI 300 futures market using asymmetric GARCH model, Granger causality test, variance decomposition and impulse response function based on 1-min data. ARMA-EGARCH model is employed and find that both contemporaneous and lagged volume is positively related to volatility, and current open interest has...