原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=12292 預測GDP增長 我們復制了Ghysels(2013)中提供的示例。我們進行了MIDAS回歸分析,以預測季度GDP增長以及每月非農就業人數的增長。預測公式如下 其中yt是按季度季節性調整后的實際美國GDP的對數增長 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 在建議用於預測已實現波動率的模型中,Corsi的HAR RV在性能和簡便性方面均脫穎而出。 HAR RV 代表已實現波動性的異質自回歸模型,並且基於所謂的 異質市場假說 。這表明,金融市場是人們以不同的頻率行事的相互作用 例如,以高頻率運行的公司,日內交易的交易商和低頻率的機構投資者 。每一類市場都會以不同的頻率引起波動,這將在一定程度上影響彼此。從這 ...
2020-09-23 15:50 0 437 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=12292 預測GDP增長 我們復制了Ghysels(2013)中提供的示例。我們進行了MIDAS回歸分析,以預測季度GDP增長以及每月非農就業人數的增長。預測公式如下 其中yt是按季度季節性調整后的實際美國GDP的對數增長 ...
。 本博客比較了GARCH模型(描述波動率聚類),ARFIMA模型(描述長記憶),HAR-RV模型(基於高頻 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=12174 介紹 本文比較了幾個時間序列模型,以預測SP 500指數的每日實際波動率。基准是SPX日收益系列的ARMA-EGARCH模型。將其與GARCH模型進行比較 。最后,提出了集合預測算法。 假設條件 實際波動率是看不見 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23934 原文出處:拓端數據部落公眾號 引言 在本文中,我們將嘗試為蘋果公司的日收益率尋找一個合適的 GARCH 模型。波動率建模需要兩個主要步驟。 指定一個均值方程(例如 ARMA,AR,MA,ARIMA 等)。 建立 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23991 原文出處:拓端數據部落公眾號 在這個例子中,我們考慮隨機波動率模型 SV0 的應用,例如在金融領域。 統計模型 隨機波動率模型定義如下 並為 其中 yt 是因變量,xt 是 yt 的未觀察到的對數波動率。N(m ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=16708 波動率是一個重要的概念,在金融和交易中有許多應用。這是期權定價的基礎。波動率還使您可以確定資產分配並計算投資組合的風險價值(VaR)。甚至波動率本身也是一種金融工具,例如CBOE的VIX波動率指數。但是,與證券價格或利率 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24441 原文出處:拓端數據部落公眾號 我們研究波動聚集,以及使用單變量 GARCH(1,1) 模型對其進行建模。 波動聚集 波動聚集——存在相對平穩時期和高波動時期的現象——是市場數據的一個看似普遍的屬性。對此沒有普遍接受的解釋 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=13663 今天早上,我和同事一起分析死亡率。我們在研究人口數據集,可以觀察到很多波動性。我們得到這樣的結果: 由於我們缺少一些數據,因此我們想使用一些廣義非線性模型。因此,讓我們看看如何獲得死亡率曲面圖的平滑 ...