Improving Many Volatility Forecasts Using Cross-Sectional Volatility Clusters
Notice bibliographique
Résumé
The inhomogeneity of the cross-sectional distribution of realized assets’ volatility is explored and used to build a novel class of GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) models. The inhomogeneity of the cross-sectional distribution of realized volatility is captured by a finite Gaussian mixture model plus a uniform component that represents abnormal variations in volatility. Based on the cross-sectional mixture model, at each time point, memberships of assets to risk groups are retrieved via maximum likelihood estimation, as well as the probability that an asset belongs to a specific risk group. The latter is profitably used for specifying a state-dependent model for volatility forecasting. We propose novel GARCH-type specifications the parameters of which act “clusterwise” conditional on past information on the volatility clusters. The empirical performance of the proposed models is assessed by means of an application to a panel of U.S. stocks traded on the NYSE. An extensive forecasting experiment shows that, when the main goal is to improve overall many univariate volatility forecasts, the method proposed in this paper has some advantages over the state-of-the-arts methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».