Алгоритм оценки динамической корреляции между временными рядами, связанными моделью TVP-регрессии

Аннотация

В данном исследовании предложен алгоритм оценивания динамической корреляции временных рядов, связанных между собой моделью TVP-регрессии. Актуальность данной задачи обусловлена тем, что зачастую такая модель описывает поведение активов на финансовых рынках, а при помощи моделирования их корреляционной связи во времени можно учитывать риски, что является неотъемлемой частью построения стратегии формирования инвестиционного портфеля. Также такая методика может применяться при изучении эффекта распространения шоков на финансовых рынках во время кризисов. Цель исследования – оценка эффективности описанного в работе алгоритма в сравнении с классическим алгоритмом DCC GARCH. Сравнение данного алгоритма с методом DCC GARCH было проведено на синтетических данных при нескольких значениях дисперсии ошибки процесса. В результате при всех рассмотренных значениях дисперсий ошибки процесса предложенный алгоритм показал лучший результат в терминах среднеквадратической ошибки оцененной корреляции и реальной. Однако было замечено, что для более высоких значений ошибки процесса разница в качестве результата, полученного предложенным алгоритмом и методом DCC GARCH, снижается. В заключение были отмечены недостатки предложенного алгоритма.