融合动态图与全交易日的全球股市波动性预测
综合金融
2025-09-17 v3 综合经济学
经济学
摘要
本文引入了一种全球股市波动性预测模型，通过整合动态图结构和涵盖不同股市所有活跃交易日，提高了预测准确度和实际应用价值，助力金融决策。该模型采用空间时序图神经网络架构，捕捉波动性溢出效应，其中一种市场的冲击通过全球经济的相互关联效应传播至其他市场。通过计算波动性溢出指数将波动性网络描绘为图形，该模型有效地映射出所选股市指数的波动性动态。在覆盖 8 个全球市场指数的实证分析中，提出的模型在所有预测情景中均优于基准模型。
引用
@article{arxiv.2409.15320,
title = {Global Stock Market Volatility Forecasting Incorporating Dynamic Graphs and All Trading Days},
author = {Zhengyang Chi and Junbin Gao and Chao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.15320},
year = {2025}
}