代码语言:javascript 复制 hAh restriction test (robust version) data: hAhr = 28.074, df = 17, p-value = 0.04408 hAh restriction test (robust version) data: hAhr = 19.271, df = 17, p-value = 0.3132 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...
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...
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...
1:20,1, harstep)10.4584225.930133rv ~ (rv,1:9,1, nealmon)10.3479725.90268MASE.out.of.sample MSE.in.sample MAPE.in.sample MASE.in.sample10.819956628.6160221.567040.833385820.801968729.2498921.592200.836737730.794512129.0828421.814840.8401646
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(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 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: ...
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。
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.HARRVCJ 1.90270268315141 * 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...
【原创】R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长数据分析报告论文(附代码数据).docx,【原创】定制代写开发辅导答疑r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment 代写/代做Project/数据挖掘和统计分析可视化调研