IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/guhrje/2016_4_02.html
   My bibliography  Save this article

Копулярные модели совместного распределения курсов валют. Copula models of the joint distribution of exchange rates

Author

Listed:
  • Антонов И. Н.

    (Астраханский государственный университет)

  • Князев А. Г.
  • Лепёхин О. А.

Abstract

Исследуется совместное распределение курсов иностранных валют с помощью HAC, HKC и Vine (ветвящихся) копул в рамках нескольких временных периодов. При построении моделей использовались архимедовы копулы Гамбела – Хаугарда, Joe BB1 и Франка, а их параметры оценивались методом максимального правдоподобия. Наилучшие модели были построены с помощью иерархических архимедовых копул, а наихудшие представлены ветвящимися копулами. В сравнении с HAC главным преимуществом иерархических Кендалловых копул стала возможность использования двухпараметрической копулы Joe BB1. Наиболее часто лучшие модели были получены с помощью копулы Франка, а копула Гамбела – Хаугарда отличилась только в третьем периоде. Помимо этого в статье строится прогноз значений курсов валют с использованием алгоритмов Кендалла и Маршалла – Олкина. Наиболее точный прогноз был получен для евро и швейцарского франка с помощью копулы Гамбела – Хаугарда. The paper aims at investigating the joint distribution of currency rates using HAC, HKC and Vine copulas in several time periods. Models were constructed using Archimedean copulas including Gumbel-Hougaard, Joe BB1 and Frank copulas, and their parameters were estimated by maximum likelihood. The best models were built using hierarchical Archimedean copulas and the worst were obtained with vine copulas. In comparison with the HAC, the main advantage of hierarchical Kendall copulas is the possibility to use a two-parameter copula Joe BB1. The best models were obtained with Frank copula, while Gumbel-Hougaard copula has shown a decent result only in the third period. Additionally, in this paper was made an attempt to get the forecast of exchange rates using Kendall’s and Marshall-Olkin’s algorithms. The most accurate forecast was obtained with Gumbel-Hougaard copula for euro and franc.

Suggested Citation

  • Антонов И. Н. & Князев А. Г. & Лепёхин О. А., 2016. "Копулярные модели совместного распределения курсов валют. Copula models of the joint distribution of exchange rates," Мир экономики и управления // Вестник НГУ. Cерия: Cоциально-экономические науки, Socionet;Новосибирский государственный университет, vol. 16(4), pages 20-38.
  • Handle: RePEc:scn:guhrje:2016_4_02
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://www.nsu.ru/rs/mw/link/Media:/57475/02.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:guhrje:2016_4_02. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Виталия Маркова (email available below). General contact details of provider: http://socionet.ru/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.