On the robustness of the principal volatility components

Autor(es)

Trucios, Carlos ^{[1, 2]} ; Hotta, Luiz K. ^[3] ; Valls Pereira, Pedro L. ^{[1, 2]}

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] FGV, Sao Paulo Sch Econ, Rua Itapeva, 474 Bela Vista, BR-01332000 Sao Paulo, SP - Brazil

^[2] FGV, Ctr Quantitat Studies Econ & Finance, Rua Itapeva, 286-10 Andar Bela Vista, BR-01332000 Sao Paulo, SP - Brazil

^[3] Univ Estadual Campinas, Dept Stat, Rua Sergio Buarque de Holanda, BR-13083859 Campinas, SP - Brazil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: JOURNAL OF EMPIRICAL FINANCE; v. 52, p. 201-219, JUN 2019.
• Citações Web of Science: 1

Resumo

In this paper, we analyse the recent principal volatility components analysis procedure. The procedure overcomes several difficulties in modelling and forecasting the conditional covariance matrix in large dimensions arising from the curse of dimensionality. We show that outliers have a devastating effect on the construction of the principal volatility components and on the forecast of the conditional covariance matrix and consequently in economic and financial applications based on this forecast. We propose a robust procedure and analyse its finite sample properties by means of Monte Carlo experiments and also illustrate it using empirical data. The robust procedure outperforms the classical method in simulated and empirical data. (AU)

• Processo FAPESP: 13/22930-0 - Descoberta de preços em carteiras de arbitragem de alta dimensão
• Beneficiário: Pedro Luiz Valls Pereira
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 16/18599-4 - Modelagem e previsão da volatilidade para dados financeiros de alta dimensão
• Beneficiário: Carlos Cesar Trucios Maza
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 18/03012-3 - Técnicas dinâmicas robustas de redução de dimensão para volatilidades
• Beneficiário: Carlos Cesar Trucios Maza
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado