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预测全球股市隐含波动指数

作者

上市的：
  • 斯塔夫罗斯·德吉安纳基斯
  • 乔治·菲利斯
  • 侯赛因·哈萨尼

摘要

本研究比较了参数和非参数技术对隐含波动率指数的预测能力。我们使用组合模型和模型平均模型扩展了我们的比较。预测模型应用于八个最重要股票市场指数的隐含波动率指数。我们提供的证据表明，结合Holt-Winters（SSA-HW）的奇异谱分析非参数模型在预测期前一个和十个交易日显示出统计上优越的预测能力。相比之下，基于参数（自回归综合模型）和非参数模型（SSA-HW）的模型平均预测能够提供更好的预测，尤其是预测期前十个交易日的预测。出于稳健性目的，我们基于上述预测构建了两种交易策略，这进一步证实了SSA-HW和ARI-SSA-HW能够在样本外期间产生显著更高的每日净收益。

建议引用

  • Degianakis、Stavros&Filis、George&Hassani、Hossein，2018年。"预测全球股市隐含波动率指数,"实证金融杂志爱思唯尔，第46卷（C），第111-129页。
    • 手柄：RePEc:eee:empfin:v:46:y:2018:i:c:p:111-129
    内政部：10.1016/j.jempfin.2017.12.008
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    股票市场;隐含波动率;波动性预测;奇异谱分析;ARFIMA公司;HAR公司;霍尔特-温特斯;模型置信集;模型平均预测;
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    有关此项目的技术问题，或更正其作者、标题、摘要、书目或下载信息，请联系：Catherine Liu（电子邮件如下）。供应商的一般联系方式：http://www.elsevier.com/locate/jempfin.

    请注意，更正可能需要几周时间才能筛选出来各种RePEc服务。

    思想是一个经济学研究论文服务。RePEc使用各出版商提供的书目数据。