A comparison of forecasting accuracy between two dynamic conditional correlation (DCC) models

dc.authorid0000-0001-9657-4604
dc.contributor.authorİlbasmış, Metin
dc.date.accessioned2024-06-27T08:42:49Z
dc.date.available2024-06-27T08:42:49Z
dc.date.issued2024
dc.departmentİktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
dc.description.abstractThis study compares two commonly used DCC-family models to predict the linkage between the US equity and REIT markets within a global minimum-variance portfolio. Equity and REIT portfolios are constructed using variance-covariance matrices, which represent forward-looking covariance information. These matrices are constructed out-of-sample with ex-ante forecasting. By assessing the predictive precision of each model, the study aims to determine which one produces the lowest forecasting errors and performs better economically. According to a statistical comparison, ex-ante correlation forecasts based on the Asymmetric DCC model were more accurate than those based on the standard DCC model. An empirical comparison of the economic performance of these two models in a dynamic portfolio allocation framework reveals that, despite its complexity, the Asymmetric DCC model exhibits similar economic performance characteristics to the standard DCC model. Despite the lack of emphasis on the economic overperformance of the Asymmetric DCC model, investors who recalibrate their portfolios weekly will benefit from reduced forecast errors and the ability to create more efficient portfolios by using an asymmetric model instead of a standard model.
dc.description.abstractBu çalışma, genel bir minimum varyans portföyü içinde ABD hisse senedi ve GYO (Gayrimenkul Yatırım Ortaklığı) piyasaları arasındaki bağlantıyı tahmin etmek için yaygın olarak kullanılan iki Dinamik Koşullu Korelasyon (DCC) modelini karşılaştırmaktadır. Hisse senedi ve GYO portföyleri, varyans-kovaryans matrisleri ile örneklem dışı olarak oluşturulmuş, ex-ante tahminle ileriye dönük kovaryans bilgisini temsil etmektedir. Çalışmanın amacı, her iki modelin tahmin hassasiyetini değerlendirip hangisinin daha düşük tahmin hataları ürettiğini ve ekonomik olarak daha iyi performans gösterdiğini belirlemektir. İstatistiksel karşılaştırmaya göre Asimetrik DCC modele dayanan ex-ante korelasyon tahminleri, standart DCC modele göre daha küçük hatalar üretmektedir. Bu iki modelin ekonomik performansı, dinamik bir portföy tahsisi çerçevesinde ampirik olarak karşılaştırıldığında, Asimetrik DCC modelinin standart DCC modeline benzer ekonomik performans özellikleri sergilediği ortaya konulmuştur. Asimetrik DCC modelinin ekonomik performansına rağmen portföylerini haftalık olarak yeniden kalibre eden yatırımcılar, daha az tahmin hatasından ve daha verimli portföyler oluşturma becerisinden faydalanabilirler.
dc.identifier.doi10.25204/iktisad.1388428
dc.identifier.endpage11en_US
dc.identifier.issue23en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps:/dx.doi.org/ 10.25204/iktisad.1388428
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12451/11950
dc.identifier.volume9en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isoen
dc.publisherH. Mustafa PAKSOY
dc.relation.ispartofİktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectForecasting Error
dc.subjectAsymmetric DCC-GARCH
dc.subjectDynamic Correlation
dc.subjectTahmin Hatası
dc.subjectAsimetrik DCC-GARCH
dc.subjectDinamik Korelasyon
dc.titleA comparison of forecasting accuracy between two dynamic conditional correlation (DCC) models
dc.title.alternativeİki dinamik koşullu korelasyon (DCC) modeli arasındaki tahmin doğruluğunun karşılaştırılması
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
ilbasmis-metin-2024.pdf
Boyut:
683.17 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: