本博客比较了GARCH模型(描述波动率聚类),ARFIMA模型( 长记忆),HAR-RV模型(基于高频数据 ),以及来自SSE 50指数和CME利率期货的样本。 此外,本文使用滚动时间窗预测方法来计算预测波动率并构建指数以评估模型的准确性。结果表明,基于长记忆和实现波动率的ARFIMA-RV模型是最准确的模型。 1.基于GARCH的模型 描述波动率...
HAR-RV,异构自回归RV模型由科希创建。 MSE计算如下 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,其具有与ARMA模型相同的表示形式,但差分参数d可以是非整数值: 在差分参数d是非整数的情况下,则可以如下操作 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AR...
本博客比较了GARCH模型(描述波动率聚类),ARFIMA模型( 长记忆),HAR-RV模型(基于高频数据 ),以及来自SSE 50指数和CME利率期货的样本。 此外,本文使用滚动时间窗预测方法来计算预测波动率并构建指数以评估模型的准确性。结果表明,基于长记忆和实现波动率的ARFIMA-RV模型是最准确的模型。 1.基于GARCH的模型 描述波动率...
har-rv模型的概念har-rv模型的概念 哈尔特征分类器(Haar-like feature classifier)是一种用于目标检测的模型,最初由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出。该模型基于Haar小波特征,这些特征是一种矩形区域的黑白像素模式,用于描述图像的局部特征。 哈尔特征分类器的工作原理是通过对图像中的不同位置和尺度的窗口应用...
本文将HAR-RV-J与递归神经网络(RNN)和混合 HAR-RV-J- RNN模型进行比较,以预测波动性,从而分析预测性。 循环神经网络 人工神经网络是一种功能强大的非参数工具,用于信号滤波,模式识别和插值,也可以容忍有误差的数据,并找到模型参数之间的非线性关联 。大多数计量经济模型是通过捕获时间序列的特定特征(例如长记忆)或...
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: 相应的R代码如下 为了进行经验论证,我们使用了由Heber,Lunde,Shephard和Sheppard(2009)提供的关...
1.基于GARCH的模型 描述波动率聚类 为了模拟异方差性,GARCH采用以下过程: 为了反映金融市场的不对称性,学者们提出了EGARCH,TGARCH或APARCH,其中APARCH更为一般。 我们从在R中拟合APARCH开始: 可以看出ARCH效应是显而易见的 我们可以得到模型的系数,以及误差分析 ...
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现波...
为了进行比较,我们还使用归一化指数Almon权重来估计模型 Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.837660 0.377536 2.219 0.0266 * rv1 0.944719 0.027748 34.046 < 2e-16 *** rv2 -0.768296 0.096120 -7.993 1.78e-15 *** ...
本博客比较了GARCH模型(描述波动率聚类),ARFIMA模型( 长记忆),HAR-RV模型(基于高频数据 ),以及来自SSE 50指数和CME利率期货的样本。 此外,本文使用滚动时间窗预测方法来计算预测波动率并构建指数以评估模型的准确性。结果表明,基于长记忆和实现波动率的ARFIMA-RV模型是最准确的模型。