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尼科尔·巴瑟尔;克洛迪亚·查多;亚雷玛·奥赫林

基于偏相关藤模型的多元波动性时间序列建模和预测方法。 （英语） Zbl 1507.62008年

计算。统计数据分析。 142，文章ID 106810，29 p.（2020）.
摘要：提出了一种实现协方差矩阵动态建模和预测的新方法。联合估计实现方差和实现相关矩阵。正定相关矩阵与其对应于任何葡萄树规范的相关偏相关集之间的一对一关系用于数据转换。因此，模型组件是实现的方差以及与每日对数回归序列相对应的实现的标准和偏相关。因此，它们有明确的实际解释。介绍了一种选择规则藤蔓结构的方法，该方法允许对模型组件进行节约型时间序列和相关性建模。后者在代数上是独立的，并不构成任何代数约束的基础。本文详细概述了所提出的模型方法，并结合六种高流动性股票的实际数据示例进行了验证。从统计精度和投资组合优化的角度评估预测性能。与基于Cholesky分解的基准模型的比较支持了所提出的模型方法的出色预测能力。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

预测;偏相关藤;已实现波动率;时间序列建模;R-藤蔓结构选择

软件：

Copula模型;风险指标
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Barthel}等人，计算。统计数据分析。142，文章ID 106810，29 p.（2020；Zbl 1507.62008）
全文： 内政部 arXiv公司

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