将HARRV模型拟合到道琼斯工业指数,我们加载每日实际波动率。 第二步,我们计算传统的异构自回归(HAR)模型。由于HAR模型只是线性模型的一种特殊类型,因此也可以通过以下方式实现:harModel函数的输出是lm的子级harModel lm,线性模型的标准类。图绘制了harModel函数的输出对象,水平轴上有时间,在垂直轴上有观察到的实际波...
为了进行比较,我们还计算了无限制AR(20)模型的预测。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Model MSE.out.of.sample MAPE.out.of.sample 1 rv ~ (rv, 1:20, 1) 10.82516 26.60201 2 rv ~ (rv, 1:20, 1, harstep) 10.45842 25.93013 3 rv ~ (rv, 1:9, 1, nealmon) 10.34797 ...
在R中,我们编程探索HAR-RV和HAR-RV-CJ模型。 MSE如下所列 结论 从结果我们知道基于ARFIMA的模型具有与HAR-RV相似的准确度,并且两者都比GARCH模型好得多。 本文摘选《R语言预测波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型》,点击“阅读原文”获取全文完整资料。 点击标题查阅往期内容 PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模...
基于HAR-RV模型的指数波动率预测模型使用简单的已实现波动率异质自回归 (HAR-RV) 模型预测SPY 的已实现波动率代码地址: https://github.com/deep-hedger-Peng/HAR-RV/blob/master/HAR-RV_forecast.ipynb波动率预测 HAR-RV 指数 预测 Python 七月那些事儿 ...
百度试题 结果1 题目生成式人工智能是基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。生成式人工智能的英文缩写是()。 A. OpenAl B. loT C. HarmonyOS D. GenAl相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率|附代码数据,在本文中,在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。摘要它是每日风险监控和预测的基础,也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据,高频时代采用了最先进的技术,用于清洗和匹配交
第二步,我们计算传统的异构自回归(HAR)模型。由于HAR模型只是线性模型的一种特殊类型,因此也可以通过以下方式实现:harModel函数的输出是lm的子级harModel lm,线性模型的标准类。图绘制了harModel函数的输出对象,水平轴上有时间,在垂直轴上有观察到的实际波动率和预测的实际波动率(此分析是在样本中进行的,但是模型的...
第二步,我们计算传统的异构自回归(HAR)模型。由于HAR模型只是线性模型的一种特殊类型,因此也可以通过以下方式实现:harModel函数的输出是lm的子级harModel lm,线性模型的标准类。图绘制了harModel函数的输出对象,水平轴上有时间,在垂直轴上有观察到的实际波动率和预测的实际波动率(此分析是在样本中进行的,但是模型...
我们可以看到,与MIDAS回归模型中的HAR-RV隐含约束有关的零假设在0.05的显着性水平上被拒绝,而指数Almon滞后约束的零假设则不能被拒绝。 图说明了拟合的MIDAS回归系数和U-MIDAS回归系数及其相应的95%置信区间。对于指数Almon滞后指标,我们可以通过AIC或BIC选择滞后次数。