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저자정보
Ezekiel NN Nortey (University of Ghana) Ruben Agbeli (University of Ghana) Godwin Debrah (University of Ghana) Theophilus Ansah-Narh (Ghana Atomic Energy Commission) Edmund Fosu Agyemang (University of Ghana)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제31권 제5호
발행연도
2024.9
수록면
535 - 556 (22page)

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Measuring stock market volatility and its determinants is critical for stock market participants, as volatility spillover effects affect corporate performance. This study adopted a novel approach to analysing and implementing GARCH-MIDAS modelling methods. The classical GARCH as a benchmark and the univariate GARCH-MIDAS framework are the GARCH family models whose forecasting outcomes are examined. The outcome of GARCH-MIDAS analyses suggests that inflation, interest rate, exchange rate, and oil price are significant determinants of the volatility of the Johannesburg Stock Market All Share Index. While for Nigeria, the volatility reacts significantly to the exchange rate and oil price. Furthermore, inflation, exchange rate, interest rate, and oil price significantly influence Ghanaian equity volatility, especially for the long-term volatility component. The significant shock of the oil price and exchange rate to volatility is present in all three markets using the generalized autoregressive conditional heteroscedastic-mixed data sampling (GARCH-MIDAS) framework. The GARCH-MIDAS, with a powerful fusion of the GARCH model’s volatility-capturing capabilities and the MIDAS approach’s ability to handle mixed-frequency data, predicts the volatility for all variables better than the traditional GARCH framework. Incorporating these two techniques provides an innovative and comprehensive approach to modelling stock returns, making it an extremely useful tool for researchers, financial analysts, and investors.
#GARCH-MIDAS #Johannesburg stock market #all share index #Nigeria stock exchange market #Ghana stock exchange

목차

Abstract
1. Introduction
2. Data and methods
3. Model evaluation
4. Results and discussions
5. Conclusions and recommendations
References

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