面向计量经济数据集的无模型时间聚合预测
统计方法学
2021-11-05 v3
摘要
本文探讨了现有的归一化与方差稳定（NoVaS）方法在预测金融数据平方对数收益率方面的应用。首先，我们探究了现有 NoVaS 方法对于长期时间聚合预测的鲁棒性。随后，我们发展了该现有方法的一个更为简洁的变体。通过系统的理论论证与广泛的数据分析，我们的新方法在短期与长期时间聚合预测上均展现出优于当前 NoVaS 及标准 GARCH(1,1) 方法的性能。
引用
@article{arxiv.2101.02273,
title = {Model-free time-aggregated predictions for econometric datasets},
author = {Kejin Wu and Sayar Karmakar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02273},
year = {2021}
}