利用马尔科夫机制转换(Markov-switching regime,MS)和混频数据(mixed data sampling,MIDAS)模型,构建新的马尔科夫机制混频模型(MS-MIDAS),并以此模型对中国黄金期货市场波动率建模和预测。运用样本外滚动时间窗(rolling time windows...利用马尔科夫机制转换(Markov-switching regime,MS)和混频数据(mixed data sampling,MIDAS)模型,构建新的马尔科夫机制混频模型(MS-MIDAS),并以此模型对中国黄金期货市场波动率建模和预测。运用样本外滚动时间窗(rolling time windows)预测技术和模型信度集(model confidence set,MCS)检验发现:(1)总体上,引入马尔科夫机制转换的混频模型(MS-MIDAS)相比于MIDAS模型本身,从统计上展现出更高的预测精度;(2)含有跳跃的马尔科夫机制混频模型(MS-MIDAS-CJ)的预测精度最高;(3)对不同的预测窗口和不同的滞后阶数(k^(max)),上述实证结果都是稳健的。展开更多
文摘利用马尔科夫机制转换(Markov-switching regime,MS)和混频数据(mixed data sampling,MIDAS)模型,构建新的马尔科夫机制混频模型(MS-MIDAS),并以此模型对中国黄金期货市场波动率建模和预测。运用样本外滚动时间窗(rolling time windows)预测技术和模型信度集(model confidence set,MCS)检验发现:(1)总体上,引入马尔科夫机制转换的混频模型(MS-MIDAS)相比于MIDAS模型本身,从统计上展现出更高的预测精度;(2)含有跳跃的马尔科夫机制混频模型(MS-MIDAS-CJ)的预测精度最高;(3)对不同的预测窗口和不同的滞后阶数(k^(max)),上述实证结果都是稳健的。
