Obiekt

Tytuł: Verification of Forecast Effectiveness for Selected Volatility Estimators

Tytuł odmienny:

Weryfikacja skuteczności prognoz dla wybranych estymatorów zmienności

Autor:

Frankowicz, Martyna

Opis:

Financial Sciences. Nauki o Finansach, 2025, vol. 30, no. 1, s. 24-34

Abstrakt:

Aim: The aim of this study was to determine which volatility forecasting method produces results that are closest to the actual and whether the use of estimators with OHLC prices affects forecast accuracy. Methodology: This study examined five models – a historical model, GARCH(1,1) and three GARCH models with selected volatility estimators (Parkinson, Garman-Klass and Rogers-Satchell). The sample used daily prices, with each instrument having 2001 observations and a 20-day forecast horizon. Forecast accuracy was assessed using RMSE and MAE. Findings: The empirical results determined that no specific approach is universally regarded as superior. It is recommended that naive methods or the standard GARCH method be used as they are simpler than the complex models with selected estimators and save operating time. Volatility estimators enhanced accuracy for stocks but not for other instruments. For stocks, estimator-based models obtained better results; for others, classical methods were more effective. Implications and recommendations: This study can assist researchers in selecting the appropriate model for specific data and indicate whether the use of a different estimator would enrich the results of forecasts. Further research could investigate the impact of higher frequency data on the performance of volatility estimators. Originality/value: The study examined whether the Polish market responds to volatility estimators similarly to global markets. It also confirmed that the best model varies by instrument: the model with Rogers-Satchell estimator for stocks, GARCH(1,1) for currencies, and the historical method for commodities.

Wydawca:

Publishing House of Wroclaw University of Economics and Business

Miejsce wydania:

Wroclaw

Data wydania:

2025

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/fins.2025.1.03 ; oai:dbc.wroc.pl:138999

Język:

eng

Powiązania:

Financial Sciences. Nauki o Finansach, 2025, vol. 30, no. 1

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:

Financial Sciences. Nauki o Finansach

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

7 sie 2025

Data dodania obiektu:

7 sie 2025

Liczba wyświetleń treści obiektu:

30

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://www.dbc.wroc.pl/publication/177761

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Obiekty Podobne

×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji