Modeling and forecasting the volatility of Tehran Exchange Dividend Price Index (TEDPIX)
Abstract:
Modeling and forecasting the volatility of Tehran Exchange Dividend Price Index (TEDPIX) The present research, analyses the forecasting performance of a variety of conditional and non-conditional models of TEDPIX volatility at the daily frequencies performance criterion namely the root mean square error (RMSE). Under RMSE, results show MA250 and CGARCH models had better performance between non conditional and conditional models respectively. Results of combined models also show that non-conditional models have had better performance relative to conditional models. Further, result of Diebold- Mariano test shows that the forecasting performance of MA 250 is not statistically significant from that of CGARCH.
Language:
Persian
Published:
Financial Research, Volume:12 Issue: 30, 2011
Page:
23
magiran.com/p884196
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.
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!