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基于向量基于向量异方差自回归指数模型的实际波动率预测,金融学外文翻译
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译文字数: 6364 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2017-12-17
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基于向量基于向量异方差自回归指数模型的实际波动率预测,金融学外文翻译,已实现波动率,二次幂变差,HAR模型

译文(字数:6364):

摘 要:本篇论文采取一个新的模型来检测在一系列实际波动率预测方法中的共性,我们特别地提出了一个拥有常用指数结构的多元广义异方差自回归模型,该向量异方差自回归指数模型能够生成一个通用指数,同时保留了与HAR模型中相同的时间梯级结构,这个特点是其他方法,例如主成分分析法所没有的。通过适当的切换算法提高每一步骤的高斯概似能够简单地预测模型的参数,我们将通过实证研究利用三个不用市场的相同股票指数,结合不同的实际波动率预测方法来说明该方法。

关键词: 波动率; HAR模型; 指数模型; 综合的实际波动率预测

1.引言

在波动率预测中存在的波动性通常由投资者、政策制定者、央行对一些宏观或金融相关新闻的一般反应所引起,Engle和Marcucci通过道琼斯工业指数中的30支股票找到435对证据支持一般ARCH因素的存在,然而如果推广到多变量的情况下,他们的数理方法可能会存在严重的水平扭曲。Anderson和Vahid通过研究澳大利亚股票周回报率的波动率,分析主成分的存在和数量来决定寻找波动信息的标准,结果表明相比于Engle和Marcucci的典型相关框架,后者的方法对于研究跳跃行为和肥尾现象更为稳健。然而,不同于每日波动率预测方法,包含可观察时间序列特征,该方法的动态系统在展示这些特征方面更为简化,例如单变量异方差自回归模型能通过严格的22规则下自回归模型捕捉可观察每日时间序列的长相关性。


原文(未统计字数):

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