University of Stirling@milan米兰体育 RiskMetrics 预测是否足够好？来自 31 个股票市场的证据

引用

McMillan D 和 Kaboururoudis DS (2009) RiskMetrics 预测是否足够好？来自 31 个股票市场的证据。国际财务分析评论，18 (3)，第 117-124 页。 https://doi.org/10.1016/j.irfa.2009.03.006

摘要
学术研究强调了 RiskMetrics 模型的固有缺陷，并证明了样本中 GARCH 方法的优越性。然而，这些结果并不一定适用于预测绩效。本文寻求回答以下问题：与 GARCH 模型获得的预测相比，RiskMetrics 波动率预测是否足够。为了回答这个问题，股票指数数据取自 31 个国际市场，并进行了两项练习，即简单的波动性预测练习和风险价值例外预测竞赛。我们的结果为上述问题提供了一些简单的答案。在预测 G7 股票市场的波动性时，APARCH 模型尤其提供了卓越的预测，在超过一半的情况下，该预测与 RiskMetrics 模型显着不同。这一结果也延伸到了通常首选 APARCH 模型的欧洲市场。对于亚洲市场，RiskMetrics 模型表现良好，并且仅在一个市场上明显受 GARCH 模型支配，尽管有证据表明 APARCH 模型为较大的亚洲市场提供了更好的预测。关于风险价值练习，在预测 1% VaR 时，RiskMetrics 模型表现不佳，通常是表现最差的模型，而 APARCH 模型再次表现良好。然而，预测 5% VaR，然后 RiskMetrics 模型确实提供了足够的性能。简而言之，RiskMetrics 模型仅在预测小型新兴市场的波动性和更广泛的 VaR 指标方面表现良好。

关键字
风险指标； 伽奇； 波动率预测； 风险价值

期刊
国际财务分析评论：第 18 卷，第 3 期