गतिशील बाजार ग्राफ़ से वैश्विक शेयर अस्थिरता का पूर्वानुमान
सारांश
यह शोधपत्र वैश्विक शेयर बाजारों में वास्तविक अस्थिरता का पूर्वानुमान लगाने वाला मॉडल प्रस्तुत करता है। इसमें बाजारों को बदलते नेटवर्क के रूप में दर्शाया गया है और अस्थिरता प्रसार सूचकांक से यह बताया जाता है कि एक बाजार के झटके दूसरे बाजारों तक कैसे पहुँच सकते हैं। इसके बाद स्थानिक-कालिक ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क पूर्वानुमान बनाने के लिए इन संबंधों के साथ समय-संबंधी जानकारी का उपयोग करता है।
अनुभवजन्य अध्ययन में आठ वैश्विक बाजार सूचकांक शामिल हैं और रिपोर्ट के अनुसार प्रस्तावित मॉडल जाँचे गए पूर्वानुमान परिदृश्यों में आधारभूत मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है। यह पूर्वानुमान व्यवस्था में अंतर-बाजार संबंधों और ट्रेडिंग-दिवस कवरेज को शामिल करने की उपयोगिता का समर्थन करता है। दिए गए विवरण में बेंचमार्क के नाम, पूर्वानुमान मेट्रिक्स, मूल्यांकन अवधि या सत्यापन डिज़ाइन नहीं बताए गए हैं। इसलिए रिपोर्ट किया गया लाभ अध्ययन में जाँचे गए सूचकांकों और परिदृश्यों तक लागू होता है; केवल सार से अन्य बाजारों या लाइव ट्रेडिंग में प्रदर्शन स्थापित नहीं होता।
मुख्य विचार
- यह मॉडल दुनिया भर के शेयर बाजारों की वास्तविक अस्थिरता का पूर्वानुमान लगाता है।
- बदलते बाजार संबंधों का ग्राफ़ बनाने के लिए अस्थिरता प्रसार सूचकांक का उपयोग किया जाता है।
- स्थानिक-कालिक ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क बाजार संबंधों को समय-निर्भर डेटा के साथ जोड़ता है।
- अनुभवजन्य विश्लेषण में आठ वैश्विक बाजार सूचकांक शामिल हैं।
- रिपोर्ट के अनुसार मॉडल परीक्षण किए गए परिदृश्यों में आधारभूत मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि व्यापक सामान्यीकरण सार से स्थापित नहीं होता।
टैग
पूरा पाठ
# 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.
स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0
यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।