COPULA-GARCH MODEL

In the present study we develop a new two-dimensional Copula-GARCH model. This type of twodimensional process is characterized by a dependency structure modeled using a copula function. For the marginal densities we employ a GARCH(1,1) model with innovations drawn from a t- Student distribution. The model can be easily extended by using more sophisticated processes for the marginal densities. The static specification of the model assumes that the dependency structure of the two data series does not vary in time implying that the parameters of the copula function are constant. On the other hand, the dynamic specification models explicitly the dynamics of these parameters. We econometrically estimate the parameters of the two specifications using various copula functions, focusing on the mixture between the Gumbel and Clayton copulas. We employ daily index returns from two emerging and two developed financial markets. The main finding is that including a varying dependency structure improves the goodness-of-fit of the Copula-GARCH model.U ovom smo istraživanju razvili novi dvodimenzionalni Copula-GARCH model. Ovu vrstu dvodimenzionalnih procesa karakterizira zavisna struktura stvorena koristeći spojnu funkciju (kopulu). Za marginalne gustoće koristili smo GARCH(1,1) model s inovacijama preuzetim iz t- Student distribucije. Model se može lako proširiti koristeći sofisticiranije procese za marginalne gustoće. Statička specifikacija modela pretpostavlja da zavisna struktura dva niza podataka ne varira u vremenu te tako podrazumijeva da su parametri spojne funkcije konstantni. S druge strane, dinamička specifikacija eksplicitno određuje dinamiku ovih parametara. Ekonometrijski procjenjujemo parametre dvije specifikacije koristeći razne spojne funkcije, uz naglasak na mješavinu između Gumbelove i Claytonove kopule. Koristili smo dnevne indekse zarade s dva razvijena i dva financijska tržišta u razvoju. Glavni nalaz upućuje na to da uključivanje promjenjive zavisne strukture poboljšava sukladnost distribucije Copula-GARCH modela