conditional heteroskedasticity (GARCH) model is used to identify the magnitude and significance of mean and volatility spillovers … of strong ARCH and GARCH effects. Contrary to evidence from studies in North American electricity markets, the results …

This study employs an extended version of the Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity in Mean (GARCH …

on Giamouridis and Vrontos (2007), a broad set of multivariate GARCH models, as well as, the simpler exponentially … weighted moving average (EWMA) estimator of RiskMetrics (1996) are considered. It is found that, while multivariate GARCH … of range, regime switching, nonlinear filtration, and GARCH frameworks. Any incremental improvement in the performance of …

-persistence to occur in the multivariate linear GARCH model are presented. These conditions parallel the conditions for linear co …

(Baltijos Šalys). Pirmojoje darbo dalyje išnagrinėti apibendrinti autoregresiniai sąlyginio heteroskedastiškumo modeliai (GARCH …), kurie dažniausiai yra taikomi nestacionarių laiko eilučių prognozavimui. Aptarta GARCH metodologija, pateikiami netiesinių … GARCH modelių pavyzdžiai. Taip pat išanalizuoti metodai, kuriais remiantis galime spręsti apie pasirinkto prognozavimo …

participants, different currency instruments traded, and a 24 hour timeframe. Statistical approaches such as ARIMA and GARCH models ….0 statistical package. 8 ARIMA and 8 GARCH variants were estimated for each currency pair. Models with at least one statistically …, out-of-sample forecasting was carried out for USD/EUR and GBP/JPY currency pairs. Forecasting results show that GARCH …

Keliami uždaviniai: GARCH modelių klasės taikymas ilgo periodo finansiniams duomenims: modelių parametrų paieška, jų … finansinių laiko eilučių. Viena modelių klasė, kuri atvaizduoja šį elgesį yra vadinama Dalinai Integruotu GARCH (Baillie …, Bollerslev ir Mikkelsen 1996). Dalinės integracijos idėją pateikė ir ją pritaikė GARCH struktūrai Granger (1980) ir Hosking (1981 …