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Forecast Evaluation in Large Cross-Sections of Realized Volatility
Christis Katsouris
分类:
(统计)机器学习
|
机器学习
2021-12-09
在本文中,我们考虑了使用相同的预测精度测试程序在横截面依赖下实现了实现波动率测量的预测评估。在预测实现挥发性时,我们根据增强横截面评估模型的预测精度。在相等预测精度的零假设下,所采用的基准模型是标准的HAR模型,而在非相同的预测精度的替代方案下,预测模型是通过套索缩收估计的增强的HAR模型。我们通过结合测量误差校正以及横截面跳转分量测量来研究预报对模型规范的敏感性。使用数值实现评估模型的样本外预测评估。
translated by 谷歌翻译