عرض بسيط للتسجيلة

المؤلفAbuzayed B.
المؤلفAl-Fayoumi N.
المؤلفCharfeddine L.
تاريخ الإتاحة2019-10-06T09:38:33Z
تاريخ النشر2018
اسم المنشورApplied Economics
المصدرScopus
الرقم المعياري الدولي للكتاب0003-6846
معرّف المصادر الموحدhttp://dx.doi.org/10.1080/00036846.2017.1403559
معرّف المصادر الموحدhttp://hdl.handle.net/10576/12068
الملخصThis study evaluates the sector risk of the Qatar Stock Exchange (QSE), a recently upgraded emerging stock market, using value-at-risk models for the 7 January 2007–18 October 2015 period. After providing evidence for true long memory in volatility using the log-likelihood profile test of Qu and splitting the sample and dth differentiation tests of Shimotsu, we compare the FIGARCH, HYGARCH and FIAPARCH models under normal, Student-t and skewed-t innovation distributions based on in and out-of-sample VaR forecasts. The empirical results show that the skewed Student-t FIGARCH model generates the most accurate prediction of one-day-VaR forecasts. The policy implications for portfolio managers are also discussed. 2017 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group.
اللغةen
الناشرRoutledge
الموضوعlong memory
Sector analysis
true versus spurious
VaR
volatility modelling
العنوانLong range dependence in an emerging stock market’s sectors: volatility modelling and VaR forecasting
النوعArticle
الصفحات2569-2599
رقم العدد23
رقم المجلد50
dc.accessType Abstract Only


الملفات في هذه التسجيلة

الملفاتالحجمالصيغةالعرض

لا توجد ملفات لها صلة بهذه التسجيلة.

هذه التسجيلة تظهر في المجموعات التالية

عرض بسيط للتسجيلة