预测商品价格：GARCH、跳跃和均值回复

珍妮·托马斯·伯纳德(),林达·哈拉夫,玛拉尔·基钦和塞巴斯蒂安·麦克马洪
其他联系信息
Maral Kichian：加拿大银行研究部，加拿大安大略省渥太华市，邮政：加拿大银行，加拿大渥太华，安大略
Sebastien Mcmahon：加拿大魁北克省魁北克市拉瓦尔大学财政部和GREEN，邮政：加拿大魁北克市拉瓦尔大学财政部，以及GREEN

预测杂志2008年，第27卷，第4期，279-291

摘要：在研究商品价格的随机模型时，中心问题通常围绕时变趋势、随机便利收益率和波动率以及均值反转。本文旨在评估和比较建模这些影响的替代方法，重点是预测性能。考虑了三个规范：（i）具有GARCH和正态或Student-t创新的随机游走模型；（ii）基于泊松的跳跃扩散模型，带有GARCH和正常或学生创新；以及（iii）允许均衡价格不确定性的均值转换模型。我们的实证应用使用了每日和每周频率的铝现货和期货价格序列。结果表明：（i）具有随机便利收益率的模型在所有预测范围内都优于所有其他竞争模型；（ii）与使用现货价格相比，使用期货价格并不总是产生更低的预测误差值；（iii）在（G）ARCH随机游走模型类中，没有一个模型统一支配另一个模型。版权所有©2008 John Wiley&Sons，Ltd。

日期：2008
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