we have focused on only one aspect

we have focused on only one aspect of GARCH models, namely their ability to deliver one period ahead forecasts of volatility. We have compared these forecasts to a proxy of actual volatility calculated using daily stock returns and have found that the volatility series obtained from GARCH models is too smooth to capture the entire variation in actual volatility. We have demonstrated that this result is not an artifact of our choice of monthly/daily frequency but is quite independent of the frequency chosen. However, one cannot wholly reject the GARCH models in favor of our measure of volatility as the GARCH volatility frequently lies within the confidence interval of our other measure.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราได้มุ่งเน้นในด้านเดียวของแบบจำลอง GARCH คือความสามารถในการคาดการณ์ล่วงหน้าระยะเวลาหนึ่งความผันผวน เราได้เปรียบเทียบการคาดการณ์เหล่านี้พร็อกซีความผันผวนเกิดขึ้นจริงที่คำนวณโดยใช้ผลตอบแทนหุ้นประจำวัน และพบว่าชุดความผันผวนที่ได้จากแบบจำลอง GARCH เรียบเกินไปในการจับภาพการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดในความผันผวนที่เกิดขึ้นจริง เราได้แสดงให้เห็นว่า ผลนี้ไม่ได้เป็นสิ่งประดิษฐ์ของตัวเลือกของความถี่ต่อวันรายเดือน แต่จะค่อนข้างเป็นอิสระจากความถี่ที่เลือก อย่างไรก็ตาม หนึ่งไม่ทั้งหมดปฏิเสธโมเดล GARCH ในความโปรดปรานของเราวัดความผันผวน ตามความผันผวน GARCH บ่อยอยู่ในช่วงความเชื่อมั่นของเราที่วัดอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้มุ่งเน้นเพียงแง่มุมหนึ่งของแบบจำลอง GARCH คือความสามารถในการส่งมอบช่วงเวลาหนึ่งข้างหน้าคาดการณ์ของความผันผวน เราได้มีการเปรียบเทียบการคาดการณ์เหล่านี้เพื่อให้ผู้รับมอบฉันทะจากความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงคำนวณโดยใช้ผลตอบแทนหุ้นประจำวันและได้พบว่าชุดการระเหยที่ได้จากแบบจำลอง GARCH เรียบเกินไปที่จะจับการเปลี่ยนแปลงทั้งความผันผวนที่เกิดขึ้นจริง เราได้แสดงให้เห็นว่าผลนี้ไม่ได้เป็นสิ่งประดิษฐ์ของทางเลือกของความถี่รายเดือน / ประจำวันของเรา แต่ค่อนข้างเป็นอิสระจากความถี่ที่เลือก แต่หนึ่งไม่สามารถปฏิเสธทั้งหมดรุ่น GARCH ในความโปรดปรานของการวัดความผันผวนของเราเป็นความผันผวน GARCH บ่อยอยู่ในช่วงความเชื่อมั่นของการวัดอื่น ๆ ของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราได้มุ่งเน้นเพียงหนึ่งด้านของรูปแบบ ได้แก่ ความสามารถในการส่งมอบระยะเวลาข้างหน้าคาดการณ์ความผันผวน . เราได้เทียบกับการคาดการณ์เหล่านี้ ตัวแทนของจริงความผันผวนคำนวณโดยใช้ผลตอบแทนของหุ้นทุกวัน และได้พบว่า ความผันผวนของชุดได้จากแบบก็เรียบจับการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดขึ้นจริงที่เพิ่มขึ้น เราได้แสดงให้เห็นว่า ผลนี้ไม่ได้เป็นสิ่งประดิษฐ์ของทางเลือกของเราของความถี่รายเดือน / รายวัน แต่ค่อนข้างเป็นอิสระของความถี่ที่เลือก อย่างไรก็ตาม , หนึ่งไม่สามารถปฏิเสธทั้งหมดของรูปแบบในความโปรดปรานของวัดของเราเป็นระดับความผันผวนของบ่อย อยู่ในช่วงความเชื่อมั่นของการวัดอื่น ๆของเรา