代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ModelMSE.out.of.sampleMAPE.out.of.sample1rv~(rv,1:20,1)10.8251626.602012rv~(rv,1:20,1,harstep)10.4584225.930133rv~(rv,1:9,1,nealmon)10.3479725.90268MASE.out.of.sampleMSE.in
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...
R语言预测期货波动率的实现:ARCH与HAR-RV与GARCH,ARFIMA模型比较PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR:多元化投资组合预测风险测度分析Garch波动率预测的区制转移交易策略金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应...
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 ...
我们看到指数Almon滞后模型略优于HAR-RV模型,并且两个模型均优于AR(20)模型。 参考文献 Andreou E,Ghysels E,Kourtellos A(2010)。“具有混合采样频率的回归模型。” 计量经济学杂志,158,246–261。doi:10.1016 / j.jeconom.2010.01。004。 Andreou E,Ghysels E,Kourtellos A(2011)。“混合频率数据的预测。
作为另一个演示,我们使用midasr来预测每日实现的波动率。Corsi(2009)提出了一个简单的预测每日实际波动率的模型。实现波动率的异质自回归模型(HAR-RV)定义为 我们假设一周有5天,一个月有4周。该模型是MIDAS回归的特例: 为了进行经验论证,我们使用了由Heber,Lunde,Shephard和Sheppard(2009)提供的关于股票指数的已实...
HAR-RV,异构自回归RV模型由科希创建。 点击标题查阅往期内容 R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率 左右滑动查看更多 01 02 03 04 MSE计算如下 MSE.HARRV1.08226110318177 * 10 ^( - 7) MSE.HARRVCJ1.90270268315141 * 10 ^( - 7) 3.基于ARFIMA的模型 ...
作为另一个演示,我们使用midasr来预测每日实现的波动率。Corsi(2009)提出了一个简单的预测每日实际波动率的模型。实现波动率的异质自回归模型(HAR-RV)定义为 我们假设一周有5天,一个月有4周。该模型是MIDAS回归的特例: 为了进行经验论证,我们使用了由Heber,Lunde,Shephard和Sheppard(2009)提供的关于股票指数的已实...
每日S&P500 RV。注意:顶部面板分别显示每日实现的波动率及其对数变换, 和 。下面的图表显示了跳转成分, 和 结论 本文分析了异质自回归模型的潜力,包括跳跃预测实现波动率(RV)。对于这种方法,我们根据标准普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。我们的结果表明,基础HAR-RV-J模型确实能够提供令人满意的RV预测。