חיזוי תנודתיות בשוקי מניות בעולם באמצעות גרפים דינמיים
סיכום
המאמר מציג מודל לחיזוי התנודתיות הממומשת בשוקי מניות בעולם. הוא מייצג את השווקים כרשת משתנה ומשתמש במדד זליגת תנודתיות כדי לתאר כיצד זעזועים בשוק אחד עשויים להתפשט לשווקים אחרים. רשת עצבית גרפית מרחבית־זמנית משתמשת בקשרים אלה לצד מידע לאורך זמן כדי להפיק תחזיות.
המחקר האמפירי כולל שמונה מדדי שוק עולמיים ומדווח שהמודל המוצע עולה בביצועיו על מודלי בסיס בתרחישי החיזוי שנבדקו. הדבר תומך בתועלת האפשרית של שילוב קשרים בין שווקים ושל כיסוי ימי מסחר במסגרת החיזוי. התיאור שסופק אינו מציין את מדדי ההשוואה, אינו מספק מדדי תחזית ואינו מפרט את תקופת ההערכה ואת תכנון התיקוף. לכן היתרון המדווח חל על המדדים והתרחישים שנבדקו במחקר; התקציר לבדו אינו מבסס ביצועים בשווקים אחרים או במסחר חי.
רעיונות מרכזיים
- המודל חוזה תנודתיות ממומשת בשוקי מניות ברחבי העולם.
- מדד זליגת תנודתיות משמש לבניית גרף משתנה של קשרים בין שווקים.
- רשת עצבית גרפית מרחבית־זמנית משלבת קשרים בין שווקים עם נתונים תלויי זמן.
- הניתוח האמפירי כולל שמונה מדדי שוק עולמיים.
- לפי הדיווח, המודל עולה על מודלי בסיס בתרחישים שנבדקו, אך התקציר אינו מבסס הכללה רחבה יותר.
תגיות
הטקסט המלא
# Global Stock Market Volatility Forecasting Incorporating Dynamic Graphs and All Trading Days # Global Stock Market Volatility Forecasting Incorporating Dynamic Graphs and All Trading Days This paper introduces a global stock market volatility forecasting model that enhances forecasting accuracy and practical utility in real-world financial decision-making by integrating dynamic graph structures and encompassing all active trading days of different stock markets. The model employs a spatial-temporal graph neural network architecture to capture the volatility spillover effect, where shocks in one market spread to others through the interconnective global economy. By calculating the volatility spillover index to depict the volatility network as graphs, the model effectively mirrors the volatility dynamics for the chosen stock market indices. In the empirical analysis covering 8 global market indices, the realized volatility forecasting performance of the proposed model surpasses the baseline models in all forecasting scenarios.
מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0
הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.