אומדני תנודתיות מחוספסת מאופציות משפרים תחזיות HAR
סיכום
מחקר זה בוחן אם אומדני תנודתיות נקודתית המופקים מאופציות נסחרות יכולים לשפר תחזיות של תנודתיות ממומשת. הוא מרחיב מודל אוטורגרסיבי הטרוגני לתנודתיות ממומשת באמצעות אומדן של תנודתיות סטוכסטית מחוספסת, המוסק בהליך איטרטיבי בן שני שלבים המבוסס על עבודה קודמת. תחליף מבוסס למידה עמוקה משמש להאצת האמידה על פני פאנלים גדולים של אופציות.
מפרט HAR-RV-RHeston המורחב מושווה למודלים מסורתיים של תנודתיות סטוכסטית, ובהם Heston, Bates ו־SVCJ, וכן למדד VIX. התוצאות המדווחות מראות שיפור בדיוק התחזית היומית לתנודתיות ממומשת, עם ביצועים עדיפים הנשמרים באופקי זמן של עד חודש. המסמך מציג השוואות תחזית, אך אינו מפרט את תקופת הנתונים, מדדי ההערכה או מובהקות סטטיסטית, ולכן אי אפשר להעריך מהסיכום בלבד את עוצמת השיפור ואת מידת הכלליות שלו.
רעיונות מרכזיים
- המודל בודק אם תנודתיות נקודתית המשתמעת מאופציות מוסיפה ערך חיזוי למודל HAR של תנודתיות ממומשת.
- התנודתיות הנקודתית נאמדת באמצעות מודל תנודתיות סטוכסטית מחוספסת ושיטה איטרטיבית בת שני שלבים.
- תחליף מבוסס למידה עמוקה מאיץ אמידה מתוך פאנלים גדולים של אופציות.
- המודל המורחב מושווה ל־Heston, Bates, SVCJ ו־VIX.
- שיפורי התחזית המדווחים נמשכים מתחזיות יומיות ועד לאופק של חודש.
תגיות
הטקסט המלא
# On options-driven realized volatility forecasting: Information gains via rough volatility model # On options-driven realized volatility forecasting: Information gains via rough volatility model We examine whether model-based spot volatility estimators extracted from traded options data enhance the predictive power of the Heterogeneous Autoregressive (HAR) model for realized volatility. Specifically, we infer spot volatility under the rough stochastic volatility model via an iterative two-step approach following Andersen et al. (2015a) and adopt a deep learning surrogate to accelerate model estimation from large-scale options panels. Benchmarked against traditional stochastic volatility models (Heston, Bates, SVCJ) and the VIX index, our results demonstrate that the augmented HAR-RV-RHeston model improves daily realized volatility forecasting accuracy and sustains superior performance across horizons up to one month.
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.