\[1\] "harModel" "lm" > x; Model: RV1 = beta0 + beta1 * RV1 + beta2 * RV5 + beta3 * RV22 Coefficients: beta0 beta1 4.432e-05 1.586e-01 r.squared adj.r.squared 0.4679 0.4608 > summary(x); Call: "RV1 = beta0 + beta1 * RV1 + beta2 * RV5 + beta3...
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...
1:20,1,harstep)10.4584225.930133rv~(rv,1:9,1,nealmon)10.3479725.90268MASE.out.of.sampleMSE.in.sampleMAPE.in.sampleMASE.in.sample10.819956628.6160221.567040.833385820.801968729.2498921.592200.836737730.794512129.0828421.814840.8401646
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 ...
HAR模型 示例 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。 > #每天获取样本实际波动率数据 > DJI_RV = realized$DJI; #选择 DJI > DJI\_RV = DJI\_RV\[!is.na(DJI_RV)\]; #删除缺失值 1. 2. 3. 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...
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,但是模型的...
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。
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。