milan米兰体育 信息有助于日内波动 预测吗？

引用

McMillan D 和 Garcia RQ (2013) 信息是否有助于日内波动 预测？.预测杂志，32 (1)，第 1-9 页。 https://doi.org/10.1002/for.1243

摘要
虽然许多与预测收益波动性相关的研究都是在单变量环境中进行的，但本文包含了信息流代理，以预测 IBEX 35 期货市场的日内波动性。人们相信交易量或交易数量传达了有关市场的重要信息，可能有助于预测。我们的结果表明，用这些代理增强各种 GARCH 类型模型可以改善一系列日内频率的预测。此外，我们的结果呈现出一幅有趣的图景，其中 PARCH 模型通常在最高频率和较短预测范围内表现良好，而组件模型在较低频率和较长预测范围内表现良好。两种模型都试图捕捉长记忆。 PARCH 模型允许自相关函数进行指数衰减，而分量模型则捕捉趋势波动性，这种波动性在较长的时间范围内占主导地位。这些特征很可能解释了每个模型的成功。

关键字
高频；信息;波动率预测

期刊
预测杂志：第 32 卷，第 1 期