3 rv ~ (rv, 1:9, 1, nealmon) 10.34797 25.90268 MASE.out.of.sample MSE.in.sample MAPE.in.sample MASE.in.sample 1 0.8199566 28.61602 21.56704 0.8333858 2 0.8019687 29.24989 21.59220 0.8367377 3 0.7945121 29.08284 21.81484 0.8401646 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...
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 描述长记忆 ARFIMA是分整自回归移动平均模型,其具有...
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。
在建议用于预测已实现波动率的模型中,Corsi的HAR-RV在性能和简便性方面均脱颖而出。 “ HAR-RV”代表已实现波动性的异质自回归模型,并且基于所谓的“异质市场假说”。这表明,金融市场是人们以不同的频率行事的相互作用(例如,以高频率运行的公司,日内交易的交易商和低频率的机构投资者)。每一类市场都会以不同的频...
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...
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...
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...
在R中,我们编程探索HAR-RV和HAR-RV-CJ模型。 MSE如下所列 MSE.ARFIMA11.0663781087345 * 10 ^( - 7)MSE.ARFIMA21.06634734745652 * 10 ^( - 7)MSE.ARFIMA31.06846983445809 * 10 ^( - 7)结论 SH50S&P500MSE.NGARCH0.0003851083147.793024760363 * 10 ^( - 5)MSE.tGARCH0.0003856880247.803986179542 * 10 ^(...