Mối liên kết động giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán – nghiên cứu thực nghiệm thị trường mới nổi asean

i TĨM TẮT ĐỀ TÀI Tồn cầu hóa kinh tế trở thành xu chung thời đại mà không quố t ể đứn n o i đƣợ Qu tr n n y t nƣớ t n vi n Tham gia tự động sâu sắ đến kinh tế tất t ƣơn mại n tranh, mở cửa thị trƣờn với nƣớ v đ m tỷ giá hối đo i ũn ịu nhiều t giá hối đo i quốc tế v t i n o i o dị với n l ấp nhận tự cạnh n đ n tiền k n u động từ thị trƣờng Biến động tỷ độn đến t ƣơn mại quốc tế, vị cạn tr n tr n trƣờng n ân t ƣơn mại dẫn đến t động tiêu cự đến sản lƣợng thự v tăn trƣởng kinh tế quốc gia Theo suy luận đ , biến động thị trƣờng ngoại hối có t động tiêu cự đến dòng tiền tại, tƣơn l i doanh nghiệp nội địa dẫn đến giá chứn k o n ũn bị t động Từ trƣớ đến nay, mối quan hệ gi a tỷ giá hối đo i v biến động thị trƣờng chứng khoán chủ đề thú vị thu hút nhiều tác giả nghiên cứu tảng lý thuyết mơ hình kinh tế phức tạp Tuy nhiên, nghiên cứu cho thị trƣờng Việt Nam hạn chế Bài nghiên cứu với chủ đề “Mối liên kết động tỷ giá hối đoái biến động thị trường chứng khoán – Nghiên cứu thực nghiệm thị trường Asean” sử dụng mơ hình EGARCH chuyển đổi M rkov để nghiên cứu mối liên kết động gi a biến động giá chứng khoán tỷ giá hối đo i o năm thị trƣờng thời kỳ 2005-2013 Kết phân biệt gi a hai chế độ cho trun b n p ƣơn s i điều kiện lợi nhuận chứn k o n Hƣớn đầu ti n tƣơn xứng với chế độ trun b n p ƣơn s i điều kiện o v p ƣơn s i t ấp chế độ thứ hai trung bình thấp o Bài nghiên cứu cung cấp chứng mạnh mẽ mối quan hệ gi a thị trƣờng chứng khoán thị trƣờng ngoại hối chế độ phụ thuộc tính dễ biến động giá chứng khoán phản ứng cách không cân xứng với kiện thị trƣờng ngoại hối Kêt nghiên cứu ũn chứng minh t y đổi tỷ giá hối đo i chứng khoán t độn đ n kể lên xác suất chuyển đổi chế độ thị trƣờng ii MỤC LỤC TÓM TẮT ĐỀ TÀI i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT iv DANH MỤC BẢNG v DANH MỤC HÌNH vi CHƢƠNG : GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu P ƣơn p p n i n ứu 1.4 Nội dung nghiên cứu 1.5 Đ n p ủ đề tài Hƣớng phát triển củ đề tài CHƢƠNG : T NG QU N C C NGHI N CỨU TRƢỚC Đ Y 2.1 Mối quan hệ gi a thị trƣờng ngoại hối thị trƣờng chứng khoán: Nền tảng lý thuyết 2.2 Tính dễ biến động tỷ giá hối đo i v t ị trƣờng chứng khoán: Nghiên cứu thực nghiệm 11 2.2.1 Mô hình chuyển đổi chế độ thị trƣờng chứng khốn 11 2.2.2 Mối quan hệ gi a thị trƣờng ngoại hối thị trƣờng chứng khoán 18 CHƢƠNG : PHƢƠNG PH P NGHI N CỨU 21 3.1 Kiểm định tính dừng 21 1 Địn n uỗi dừng 21 3.1.2 Tầm quan trọng chuỗi dừng 21 3.1.3 Kiểm định nghiệm đơn vị tính dừng 22 Mô n p ƣơn s i điều kiện t y đổi tự h i quy - Autoregressive Conditional Heterokadasticity (ARCH) 23 Ý tƣởng mơ hình ARCH 23 3.2.2 Mơ hình ARCH (1) 23 iii 3.2.3 Mơ hình ARCH (q) 24 3.2.4 Kiểm định hiệu ứng ARCH 24 3 Mô n EG RCH (1,1) đơn biến 25 3.4 Mơ hình Markov Switching EGARCH (MS-EGARCH) 26 3.5 Mơ hình MS-EGARCH mở rộng 28 3.6 D liệu thu thập 29 3.7 Tiến trình thực nghiên cứu thực nghiệm 31 CHƢƠNG : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 33 P ân tí sơ d liệu 33 4.1.1 Thống kê mô tả 33 4.1.2 Kiểm định tính dừng 34 4.2 Kiểm định hiệu ứng ARCH 36 Mô 44X n EG RCH đơn biến 37 định nh ng biến động chế độ hành vi thị trƣờng chứng khoán 44 4.5 Mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v biến động thị trƣờng chứng khoán 53 CHƢƠNG : KẾT LUẬN, GIẢI PHÁP, HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦ ĐỀ TÀI 62 5.1 Kết luận 62 5.2 Giải pháp 63 5.3 Hạn chế ƣớng phát triển củ đề tài 64 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO vii PHỤ LỤC vii iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ARCH Autoregressive conditional, heteroskedasticity: P ƣơn s i t y đổi điều kiện tự h i quy AR Autoregressive: Tự h i quy MS – AR Markov Switching Autoregressive: Tự h i quy chuyển đổi Markov GARCH General Autoregressive conditional, heteroskedasticity: P ƣơn s i t y đổi EGARCH điều kiện tự h i quy tổng quát Exponential General Autoregressive conditional, heteroskedasticity: H m mũ p ƣơn s i t y đổi điều kiện tự h i quy tổng quát MS – EGARCH Markov – Switching Exponential General Autoregressive conditional, heteroskedasticity: H m mũ p ƣơn s i t y đổi có điều kiện tự h i quy tổng quát chuyển đổi Markov SW ARCH Switching Autoregressive conditional, heteroskedasticity: P ƣơn s i t y đổi MS – VAR điều kiện tự h i quy chuyển đổi Markov – Switching Vector Autoregressive: Ve tơ Tự h i quy chuyển đổi Markov MS – VECM Markov Switching Vector Error Correction Model: Mơ hình Ve tơ Tự tƣơn qu n uyển đổi Markov VAR Vector Autoregressive: Ve tơ Tự h i quy VN- Index Chỉ số giá chứn k o n ủ HOSE TGHĐ Tỷ giá hối đo i LNCK Lợi nhuân chứng khoán v DANH MỤC BẢNG Bảng 4.1: Thống kê mô tả lợi nhuận chứng khoán t y đổi TGHĐ…………33 Bảng 4.2: Kiểm định nghiệm đơn vị tính dừn …………………………………35 Bảng 4.3: Bảng kết thống kê Ljung – Box Q(36) Test với LNCK…………… 37 Bảng 4.4: Bảng kết mô n EG RCH đơn biến từ M tL b Bảng 4.5: Kết ƣớ lƣợn mô o M l ysi … 39 n EG RCH (1,1) đơn biến mô hình chuyển đổi hai chế độ MS-EG RCH (1,1)… 41 Bảng 4.6: Bảng thời kỳ chế độ chế độ 1………………………………… 51 Bảng 4.7: Mối quan hệ gi mô t y đổi TGHĐ v biến động thị trƣờng chứng khoán từ n EG RCH điều chỉnh mơ hình MS-EGARCH mở rộn ……………… 59 vi DANH MỤC HÌNH H n 1: Đƣờng tác động thơng tin tron mơ n EG RCH……………………43 Hình 4.2: Biểu đ lợi nhuận chứng khoán – p ƣơn s i điều kiện xác suất thị trƣờng chế độ 0………………………………………………………………… 49 H n 3: T động t y đổi tỷ giá hối đo i đến biến động thị trƣờng chứng k o n……………………………………………………………………………… 58 Hình 4.4: Mối quan hệ gi a xác suất thị trƣờng chế độ v t y đôit tỷ giá hối đo i…………………………………………………………………………………60 Hình 4.5: Xác suất chuyển đổi chế độ t y đổi tỷ giá hối đo i…………… 61 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài Trong suốt hai thập kỷ vừa qua, quốc gia kinh tế trải qua nhiều khủng hoảng, phải kể đến cuộ đổ vỡ thị trƣờng chứn k o n năm 1987, khủng hoảng tiền tệ C âu năm 1997, khủng hoảng tiền tệ Mêxi ô năm 1994 v k ủng hoảng kinh tế giới năm 2008-2009 Các kiện m n đến nh ng biến động lớn kinh tế ản ƣởng củ ún nhanh chóng lan rộng sang kinh tế khác làm tăn l n đ n kể biến động tỷ giá hối đo i; đ mứ độ rủi ro danh mục quốc tế thể thu nhập chứn k o n nƣớ n o i tr n đ ng nội tệ ũn tăn t eo Mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v biến động giá chứng khoán từ lâu l ủ đề thu hút nhiều nghiên cứu Nh ng nghiên cứu b n đầu Jorion “The exchange rate exposure of the U.S multinationals” năm 1990 “The pricing of exchange rate risk in the stock market” năm 1991 cho t y đổi tỷ giá hối đo i un ấp khơng có sức mạn ti n đo n o biến động thu nhập chứn k o n, tron k i đ số tác giả n ƣ Dumas Solnik nghiên cứu “The world price of foreign exchange risk” năm 1995; Roll nghiên cứu “Industrial structure and the comparative behavior on international stock market indices” năm 1992 trở sau khẳn định t n mối liên kết mạnh mẽ gi a biến động tỷ giá hối đo i v biến động thị trƣờng chứng khốn Có nhiều cách tiếp cận kinh tế phức tạp đƣợc thực để nghiên cứu chủ đề này, chứng thực nghiệm ũn đƣợc tìm thấy để xem có hay không biến động thị trƣờng ngoại hối t động lên (hoặc bị ản ƣởng bởi) hành vi thị trƣờng chứng khoán Tuy nhiên, nghiên cứu trƣớ mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v biến động thị trƣờng chứn k o n xu ƣớng tập trung vào thị trƣờng quốc gia phát triển có nghiên cứu Vậy thị trƣờng kinh tế uy n tâm v o t i trƣờng kinh tế se n n i un v đặc biệt Việt Nam nói riêng có t n mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v biến động thị trƣờng chứng khốn hay khơng? Tr n tin t ần đ , tác giả địn ọn đề t i “Mối liên kết động tỷ giá hối đoái biến động thị trường chứng khoán – Nghiên cứu thực nghiệm thị trường Asean” để l m s n t vấn đề Nhằm xem xét hiệu ứng lan t a biến động gi a thị trƣờng ngoại hối thị trƣờng chứn k o n n ƣ nào, liệu mối liên kết động có khác gi tỷ giá hối đo i để đƣ r n nƣớc không chế độ ng giải pháp quản lý kinh tế v mô ũn n ƣ quản lý danh mụ đầu tƣ quốc tế hiệu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu in i n ứu n y trọn tâm trả lời âu i s u:  Có t n biến động bất đối xứng gi a cú sốc âm cú số dƣơn lợi nhuận thị trƣờng chứng khốn khơng?  Có hay không việc chuyển đổi chế độ lợi nhuận thị trƣờng chứng khốn Asean?  Có t n mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v biến động thị trƣờng chứng khoán thị trƣờng quốc gia khơng?  Có hiệu ứng lan t a biến động gi a thị trƣờng ngoại hối thị trƣờng chứng khoán không?  Xác suất chuyển đổi chế độ thị trƣờng chứng khoán phụ thuộc vào mứ độ t y đổi tỷ giá hối đo i n ƣ t ế nào?  Mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v biến động thị trƣờng chứng khốn có khác gi a quốc gia khác chế độ tỷ giá hối đo i y k ôn ? 1.3 Phƣơng pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu tìm hiểu t động củ t y đổi tỷ giá hối đo i l n biến động thị trƣờng chứng khoán, sử dụng d liệu hàng tháng giá chứng khoán tỷ giá hối đo i cho thị trƣờng Việt Nam, Singapore, Malaysia, Indonesia Mexi o P ƣơn p p n i n ứu dựa vào mơ hình EGARCH chuyển đổi Markov (MS-EGARCH) phân biệt gi a hai chế độ cho trun b n điều kiện v p ƣơn s i điều kiện lợi nhuận chứng khoán Chế độ đầu ti n tƣơn xứng với trung bn o v p ƣơn s i t ấp chế độ thứ hai trung bình thấp v p ƣơn s i o cho phép tính tốn riêng cho mối quan hệ gi a thị trƣờng chứng khoán thị trƣờng ngoại hối thời kỳ bình ổn khủng hoảng Dự v o mô n EG RCH đơn biến theo Nelson (1991) để mô tả biến động thị trƣờng chứn k o n, đặc biệt tính bất đối xứng biến động thị trƣờng chứng khoán truyền dẫn biến động gi a thị trƣờng ngoại hối thị trƣờng chứn k o n S u đ , nghiên cứu đƣợc mở rộng việc sử dụng mô hình MS-EGARCH giới thiệu Henry (2009) nhằm nghiên cứu mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v i ứng khoán 1.4 Nội dung nghiên cứu Bài nghiên cứu đƣợ i l m5 ƣơn C ƣơn 1: Giới thiệu tổng quát đề tài nghiên cứu C ƣơn 2: Tổng quan kết nghiên cứu trƣớ mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v i nƣớc giới ứng khoán Phần giới thiệu ƣớng tiếp cận lý thuyết nghiên cứu thực nghiệm khác nhiều tác giả giới C ƣơn 3: P ƣơn p p n i n ứu – cách xây dựng mơ hình nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu v p ƣơn p p địn lƣợng để xem xét mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v i ứng khoán C ƣơn 4: Nội dung kết nghiên cứu thực nghiệm với quốc gia thị trƣờng đặc biệt Việt Nam C ƣơn 5: Kết luận, giải pháp, hạn chế v ƣớng phát triển củ đề tài 1.5 Đóng góp đề tài Các nghiên cứu trƣớ đề tài mối liên kết động gi a tỷ giá hối đoái biến động thị trƣờng chứn k o n xu ƣớng tập trung vào thị trƣờng quốc gia phát triển có nghiên cứu uy n tâm v o t i trƣờng kinh tế Hơn n , ũn nghiên cứu thực nghiệm nghiên cứu hiệu ứng lan t a biến động gi a thị trƣờng ngoại hối thị trƣờng chứng khoán biến động thị trƣờng chứng khốn chuyển đổi gi a hai thời kỳ tốt xấu Với nghiên cứu tác giả trọng tâm nghiên cứu thực nghiệm quốc gia Đôn N m Việt Nam, nh ng quốc gia chịu ản giới chịu ản đặc biệt ƣởng trực tiếp từ khủng hoảng kinh tế ƣởng gián tiếp từ quốc gia khác Nghiên cứu thực nghiệm mối liên kết động gi a tỷ giá hối đo i v khốn có nhiều ý n tƣ v n l m giới Quan trọn ứng t iết thực cho nhà giao dịch, nhà quản lý danh mụ đầu ín s N i o dịch giải thích lu ng thơng tin gi a thị trƣờng chứng khốn thị trƣờng ngoại hối Kết nghiên cứu ũn ích cho việ đ n i i tín t ểh u iệu thông tin thị trƣờng Asean so với ơn n a, kết cung cấp nhìn sâu sắc vào cách mà cú sốc biến động tỷ giá hối đo i truyền dẫn vào thị trƣờng chứn k o n, đ n mứ độ bền bỉ củ t i độn đ t eo t ời i n Đối với nh ng nhà quản trị rủi ro danh mục quan trọn để nêu cách hai thị trƣờn đƣợc liên kết theo thời i n n ƣ t ế n o để phát triển chiến lƣợc phòng ngừa rủi ro hiệu Từ quan điểm ổn định tài chính, việc truyền dẫn biến động hai thị trƣờn vấn đề quan trọn đ n xem xét cho nhà hoạ định sách ũn l vii PHỤ LỤC Các mã code lập trình để tính tốn vẽ biểu đồ sử dụng MatLab cho thị trƣờng Việt Nam %% Univariate EGARCH model return_index = price2ret(vnindex); N = length(return_index); model = egarch('Offset',NaN,'GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'LeverageLags',1); [fit,VarCov,LogL] = estimate(model,return_index(2:end),'E0',return_index(1)) muy = mean(return_index); cond_var = (return_index - muy).^2; reg = return_index - muy; figure prob = 0:length(return_index)-1; [vert, hreturn, hcond] = plotyy(prob, return_index,prob, cond_var); set(hreturn,'color','red') set(hcond,'color','blue') set(vert(1),'ylim',[-0.8 0.5]); set(vert(2),'ylim',[0 0.3]); xlabel('Month') % label x-axis grid on %% Draw NIC of VN figure omega = fit.Constant; beta = cell2mat(fit.GARCH); alpha = cell2mat( fit.ARCH); delta = cell2mat(fit.Leverage); xichma = 0.092466; k1 = (delta + alpha)/xichma; k2 = (delta - alpha)/xichma; A = xichma^(2*beta)*exp(omega - alpha*sqrt(2/pi)); x1 = 0:4; y1 = log(A)+k1*x1; x2 = -4:0; y2 = log(A)+k2*x2; plot(x1,y1,'LineWidth',2.3) hold on plot(x2,y2,'LineWidth',2) viii ylim1 = get(gca,'ylim'); %Get y range hold on plot([0 0],[ylim1(1) ylim1(2)],'k','linewidth',2) title('News Impact Curve for Vietnam: EGARCH') xlabel('Epxilon'); ylabel('h'); grid on %% FIGURE SM PROB figure clc L = length(reg); prob = zeros(L,1); prob(1)=0; % x la xac suat o che for i = 2:L if reg(i) > prob(i) = 1; else prob(i) = 0; end end f1 = figure; set(f1,'name','CHUA SMOOTH') plot(prob,'color','red','linewidth',1.5) ylim([-0.2 1.2]) xlabel('Month'); ylabel('Probability'); title('Probability Regime 0') grid on f2 = figure; set(f2,'name','DA SMOOTH') wndwSize = 5; h = pdf('Normal',-floor(wndwSize/2):floor(wndwSize/2),0,1); gaussian plot( filter(h, 4, prob)/max(filter(h, 4, prob)),'color', 'r','linewidth',2) ylim([-0.2 1.2]) xlabel('Month'); ylabel('Probability'); title('Smooth Probability Regime 0') grid on %% Duration reg and reg % return_index0 = 0; % return_index1 = 0; %for i = 1:length(vnindex)-1 % if x(i)== % ix % return_index0 = [return_index0;return_index(i)]; % else % return_index1 = [return_index1;return_index(i)]; %end %end return_index0 = 0; return_index1 = 0; time0 = 0; time1 = for i=1:length(return_index) if prob(i) == return_index1 = [return_index1 return_index(i)]; time1 = [time1 i]; else return_index0 = [return_index0 return_index(i)]; time0 = [time0 i]; end end time0 = time0(2:end); time1 = time1(2:end); month0 = 0; year0 = 0; for i = 1: length(time0) month0 = [month0 mod(time0(i),12)]; year0 = [year0 (floor(time0(i)/12) + 2005)]; end time0 = [month0; year0] month1 = 0; year1 = 0; for i = 1: length(time1) month1 = [month1 mod(time1(i),12)]; year1 = [year1 (floor(time1(i)/12) + 2005)]; end time1 = [month1; year1] return_index0 return_index1 return_index0 return_index1 = = = = return_index0(2:end); return_index1(2:end); return_index0' return_index1' %% MS - EGARCH regime and regime N0 = length(return_index0); model0 = egarch('Offset',NaN,'GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'LeverageLags',1); [fit0,VarCov0,LogL0] = estimate(model0,return_index0,'E0',return_index0(1)) N1 = length(return_index1); x model1 = egarch('Offset',NaN,'GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'LeverageLags',1); [fit1,VarCov1,LogL1] = estimate(model1,return_index1,'E0',return_index1(1)) %% ESTIMATE MS-EGARCH P00, P11 count0 = 0; p00 = 0; count1 = 0; p11 = 0; for i = 1:length(return_index) - if prob(i) == count0 = count0 + 1; if prob(i+1) == p00 = p00 + 1; end else count1 = count1 + 1; if prob(i+1) == p11 = p11 + 1; end end end p00 = p00/count0 p11 = p11/count1 theta0 = log(p00/(1-p00)) gamma0 = log(p11/(1-p11)) %% Kiem dinh tuong quan chuoi phan du Y0 = return_index0 residuals0=Y0-mean(Y0); [H0,P0,Qstat0,CV0]= lbqtest(residuals0,10,0.01); [H1,P1,Qstat1,CV1]= lbqtest(residuals0.^2,10,0.01); [H0,P0,Qstat0,CV0] [H1,P1,Qstat1,CV1] Y1 = return_index1 residuals1=Y1-mean(Y1); [H0,P0,Qstat0,CV0]= lbqtest(residuals1,10,0.01); [H1,P1,Qstat1,CV1]= lbqtest(residuals1.^2,10,0.01); [H0,P0,Qstat0,CV0] [H1,P1,Qstat1,CV1] %% figure figure subplot(1,2,1) et = -15:1:15; xi theta0 = 1.85; theta1 = -0.459; p00t = exp(theta0 + theta1*et)./(1+exp(theta0 + theta1*et)); plot(et,p00t,'b-o', 'MarkerFaceColor','b') ylim2 = get(gca,'ylim'); %Get y range hold on plot([0 0],[ylim2(1) ylim2(2)],'k','linewidth',2) xlabel('e(t-1)'); ylabel('p00t'); grid on subplot(1,2,2) gamma0 = 2.108; gamma1 = 0.792; p11t = exp(gamma0 + gamma1*et)./(1+exp(gamma0 + gamma1*et)); plot(et,p11t,'b-o', 'MarkerFaceColor','b'); ylim3 = get(gca,'ylim'); %Get y range hold on plot([0 0],[ylim3(1) ylim3(2)],'k','linewidth',2) xlabel('e(t-1)'); ylabel('p11t') grid on %% fig clc return_index = price2ret(vnindex); change = price2ret(tygiavn); % varible et N = length(change); muy = mean(return_index); cond_var = (return_index - muy).^2; reg1 = return_index - muy; %% L = length(reg1); prob =0; for i = 1:L if reg1(i) > prob(i) = 0; else prob(i) = 1; end end f3 = figure; set(f3,'name','DA SMOOTH') wndwSize = 5; h = pdf('Normal',-floor(wndwSize/2):floor(wndwSize/2),0,1); gaussian % xii prob1 = filter(h, 4, prob)/max(filter(h, 4, prob)); t = 1:length(return_index); [vert, hoidoai, regime] = plotyy(t, change, t, prob1); set(hoidoai,'color','r') set(regime,'color','b') set(vert(2),'ylim',[0 2.5]); set(vert(1),'ylim',[-0.1 0.08]); xlabel('Month') % label x-axis grid on %% EGARCH-egarch fitted model [C,I]=max(ergebnismatrixegarchegarchbanken(:,18)); x0=[ergebnismatrixegarchegarchbanken(I,1:9) ergebnismatrixegarchegarchbanken(I,16:17)]; [jac, err] = jacobianest(@(x) likelihoodegarchegarchqml(rt,T,x),x0); covop=zeros(11,11); for i=1:T-1 covop=jac(i,:)'*jac(i,:)+covop; end covop=covop/(T-1); [hess,err] = hessian(@(x) likelihoodegarchegarch(rt,T,x),x0); cov2d=-hess/T; cov=cov2d/covop*cov2d; qmlcov=inv(cov)/T; endergebnisegarchegarchbanken(1,1:19)=[ergebnismatrixegarchegarchb anken(I,1:19)]; endergebnisegarchegarchbanken(2,1)=sqrt(qmlcov(1,1)); endergebnisegarchegarchbanken(2,2)=sqrt(qmlcov(2,2)); endergebnisegarchegarchbanken(2,3)=sqrt(qmlcov(3,3)); endergebnisegarchegarchbanken(2,4)=sqrt(qmlcov(4,4)); endergebnisegarchegarchbanken(2,5)=sqrt(qmlcov(5,5)); endergebnisegarchegarchbanken(2,6)=sqrt(qmlcov(6,6)); endergebnisegarchegarchbanken(2,7)=sqrt(qmlcov(7,7)); endergebnisegarchegarchbanken(2,8)=sqrt(qmlcov(8,8)); endergebnisegarchegarchbanken(2,9)=sqrt(qmlcov(9,9)); endergebnisegarchegarchbanken(2,10)=NaN; endergebnisegarchegarchbanken(2,11)=NaN; endergebnisegarchegarchbanken(2,12)=NaN; endergebnisegarchegarchbanken(2,13)=NaN; endergebnisegarchegarchbanken(2,14)=NaN; endergebnisegarchegarchbanken(2,15)=NaN; endergebnisegarchegarchbanken(2,16)=sqrt(qmlcov(10,10)); endergebnisegarchegarchbanken(2,17)=sqrt(qmlcov(11,11)); endergebnisegarchegarchbanken(2,18)=NaN; endergebnisegarchegarchbanken(2,19)=NaN; save('endergebnisegarchegarchbanken','endergebnisegarchegarchbanke n'); %This is a special case of the general model %For the log-likelihood maximization of the different model setups, xiii %replace the parameters by the accordant values and save the function %under the specific name, e.g likelihoodegarchtgarch for a model with %EGARCH in the first regime and EGARCH in the second regime To get the %QML-estimator for the variance-covariance matrix, comment the last line out %and add a qml on the function name (e.g likelihoodegarchtgarchqml) After %this you can use covariancematrix.m For further details see the comments %in the general model %ATTENTION: Only in this version the filter and ex-post probabilities are %calculated There is no output of them, they have to be saved separately %See the lower part of this file function P=likelihoodfrei(rt,T,x) a=0.000001; startvarianz=0.0001; p0t=NaN(1,T-1); p1t=NaN(1,T-1); p0t_1=NaN(1,T-1); p0t_2=NaN(1,T-1); p1t_1=NaN(1,T-1); p1t_2=NaN(1,T-1); deltat_0=NaN(1,T-1); deltat_1=NaN(1,T-1); asymdeltat_0=NaN(1,T-1); asymdeltat_1=NaN(1,T-1); h0t=NaN(1,T-1); h1t=NaN(1,T-1); ht_0=NaN(1,T-1); ht_1=NaN(1,T-1); p0t(1)= normcdf(x(8)+0*rt(1))*(normpdf(rt(1),x(1),sqrt(startvarianz))*0.5 /(normpdf(rt(1),x(1),sqrt(startvarianz))*0.5+normpdf(rt(1),x(1),sq rt(startvarianz))*0.5))+(1-normcdf(x(9))) *((normpdf(rt(1),x(1),sqrt(startvarianz))*0.5/(normpdf(rt(1),x(1), sqrt(startvarianz)) *0.5+normpdf(rt(1),x(1),sqrt(startvarianz))*0.5))); P1t(1)=1-p1t(1); deltat_0(1)=0; deltat_1(1)=0; asymdeltat_0(1)=sqrt(a^2+(deltat_1(1)-0)^2)x(14)*(deltat_1(1)-0); xiv asymdeltat_1(1)=sqrt(a^2+(deltat_2(1)-0)^2)x(15)*(deltat_2(1)-0); if x(10)~=0 h1t(1)=(x(2)+x(4)*sqrt(startvarianz)^x(10)*asymdeltat_1(1)^x(12) +x(6)*sqrt(startvarianz)^x(10))^(2/x(10)); else h1t(1)=(exp(x(2)+x(4)*asymdeltat_1(1)^x(12)+x(6)*log(sqrt(startvar ianz))))^2; end if x(11)~=0 h2t(1)=(x(3)+x(5)*sqrt(startvarianz)^x(11)*asymdeltat_2(1)^x(13) +x(7)*sqrt(startvarianz)^x(11))^(2/x(11)); else h2t(1)=(exp(x(3)+x(5)*asymdeltat_2(1)^x(13)+x(7)*log(sqrt(startvar ianz))))^2; end if ~isreal(h1t(1)) || h1t(1)vergleich && jbester vergleich=zielmatrixfrei(n-1,12); j=0; while rating>vergleich && j