000002497 001__ 2497 000002497 005__ 20250303153610.0 000002497 0247_ $$a10.34989/swp-2011-20$$2DOI 000002497 035__ $$a10.34989/swp-2011-20 000002497 041__ $$aeng 000002497 084__ $$aC Mathematical and Quantitative Methods$$02849 000002497 084__ $$aC1 Econometric and Statistical Methods and Methodology: General$$02853 000002497 084__ $$aC5 Econometric Modeling$$02889 000002497 084__ $$aG Financial Economics$$03122 000002497 084__ $$aG1 General Financial Markets$$03126 000002497 084__ $$aG12 Asset Pricing; Trading Volume; Bond Interest Rates$$03129 000002497 245__ $$aA Stochastic Volatility Model with Conditional Skewness 000002497 269__ $$a2011 000002497 300__ $$a1 online resource (iii, 34 pages) 000002497 336__ $$aText 000002497 347__ $$bPDF 000002497 520__ $$aWe develop a discrete-time affine stochastic volatility model with time-varying conditional skewness (SVS). Importantly, we disentangle the dynamics of conditional volatility and conditional skewness in a coherent way. Our approach allows current asset returns to be asymmetric conditional on current factors and past information, what we term contemporaneous asymmetry. Conditional skewness is an explicit combination of the conditional leverage effect and contemporaneous asymmetry. We derive analytical formulas for various return moments that are used for generalized method of moments estimation. Applying our approach to S&P500 index daily returns and option data, we show that one- and two-factor SVS models provide a better fit for both the historical and the risk-neutral distribution of returns, compared to existing affine generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models. Our results are not due to an overparameterization of the model: the one-factor SVS models have the same number of parameters as their one-factor GARCH competitors.$$7Abstract 000002497 520__ $$aLes auteurs élaborent un modèle discret affine à volatilité stochastique et asymétrie conditionnelle variable (modèle SVS). Leur approche a ceci d’intéressant qu’elle dissocie de façon cohérente la dynamique de la volatilité conditionnelle de celle de l’asymétrie conditionnelle. Elle permet une distribution asymétrique des rendements courants des actifs conditionnellement aux facteurs du moment et à l’information passée, asymétrie que les auteurs qualifient de « contemporaine ». Dans leur modèle, l’asymétrie conditionnelle découle de la combinaison explicite de l’effet de levier conditionnel et de l’asymétrie contemporaine. Les auteurs établissent les formules analytiques pour divers moments des rendements utiles pour l’estimation par la méthode des moments généralisés. En se servant de données relatives aux rendements journaliers de l’indice S&P 500 et aux options connexes, ils montrent que les modèles SVS à un et à deux facteurs décrivent mieux la distribution des rendements (tant historique que risque neutre) que les modèles GARCH affines existants. Leurs résultats ne tiennent pas à un surparamétrage, puisque les modèles SVS unifactoriels comptent le même nombre de paramètres que les modèles GARCH unifactoriels.$$7Résumé 000002497 540__ $$aCreative Commons Attribution 4.0 International$$uhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode$$fCC-BY-4.0 000002497 6531_ $$aAsset Pricing 000002497 6531_ $$aEconometric and statistical methods 000002497 6531_ $$aÉvaluation des actifs 000002497 6531_ $$aMéthodes économétriques et statistiques 000002497 7001_ $$aFeunou, Bruno 000002497 7001_ $$aTédongap, Roméo 000002497 789__ $$w1701-9397$$2ISSN$$eIsPartOf 000002497 791__ $$aJournalArticle$$eIsPreviousVersionOf$$iStaff Working Paper is published in peer-reviewed journal$$2DOI$$tA Stochastic Volatility Model With Conditional Skewness$$w10.1080/07350015.2012.715958$$c2012$$dJournal of Business & Economic Statistics (Taylor & Francis)$$j30$$k4$$o576$$q591 000002497 8301_ $$aStaff Working Paper 000002497 8301_ $$aDocument de travail du personnel 000002497 8564_ $$uhttps://www.oar-rao.bank-banque-canada.ca/record/2497/files/wp2011-20.pdf$$95d17fbb5-3e28-4a19-a9b0-c47c21720d0b$$s572424$$zFile Source: Bank of Canada website, 2024 000002497 909CO $$ooai:www.oar-rao.bank-banque-canada.ca:2497$$pbibliographic 000002497 980__ $$aStaff Research 000002497 980__ $$aRDM 000002497 991__ $$aPublic