Dimostrata la robustezza del modello con media condizionata generata da un AR(1), ci si può così concentrare sugli errori e stimare un modello per la volatilità. Come già detto gli errori sono scomposti nel seguente modo:
~ iid (0,1)
Per avere un buon modello che spieghi la volatilità, è opportuno trovare una buona stima di ht. Seguendo il procedimento già affrontato da diversi studiosi: si proverà a stimare modelli ARCH, GARCH e TGARCH, dato che tutti gli autori affrontati considerano stime con e senza componente asimmetrica. Dal momento che modelli semplici sono migliori e più famigliari per spiegare la volatilità, come suggerito da Donaldson e Kamstra (2004), si inizierà lo studio inserendo un solo ritardo nel modello e aumentandoli successivamente se vi è necessità. Inoltre è significativo, come suggerito dai diversi autori, stimare modelli con e senza VIX, per capire se l’inserimento di questa variabile esogena contribuisce ad apportare maggiore informazione nello studio della volatilità.
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