Introducing an Early Warning System for High Volatility in Tehran Stock Exchange: Markov Switching GARCH Approach
Author(s):
Abstract:
The goal of this paper is to introduce a new model to predict the high volatility of Tehran Stock Exchange. For do it, a Markov switching GARCH models was modeled. With Estimating this model, the transition probability matrix of two states of high and low volatility, was calculated. Using this matrix, we can forecast the probability of market fluctuations in the each period ahead and we can obtain a suitable model for forecasting high volatility. According to the model selection criteria consist of AIC and BIC, the Markov regime switching GARCH model with GED distribution is the best model for forecasting volatility in Tehran Stock Exchange. Based on this model, in this paper, an Early Warning System has been introduced in Tehran Stock Exchange. This model can be used for policy makers to prevent the occurrence of high volatility and to increase the security of investors in Tehran Stock Exchange.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Financial Knowledge of Securities Analysis, Volume:8 Issue: 28, 2015
Pages:
27 to 40
magiran.com/p1483003
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!