Dự báo biến động cổ phiếu toàn cầu bằng đồ thị thị trường động

Tóm tắt

Bài báo trình bày mô hình dự báo biến động thực tế trên các thị trường chứng khoán toàn cầu. Mô hình biểu diễn thị trường như một mạng lưới biến đổi, dùng chỉ số lan tỏa biến động để mô tả cách cú sốc ở một thị trường có thể lan sang các thị trường khác. Sau đó, mạng nơ-ron đồ thị không gian-thời gian sử dụng các mối quan hệ này cùng thông tin thời gian để tạo dự báo.

Nghiên cứu thực nghiệm bao quát tám chỉ số thị trường toàn cầu và báo cáo rằng mô hình được đề xuất vượt các mô hình đường cơ sở trong những kịch bản dự báo được khảo sát. Điều này củng cố tính hữu ích của việc đưa liên kết giữa các thị trường và phạm vi ngày giao dịch vào thiết lập dự báo. Phần mô tả được cung cấp không nêu tên các chuẩn đối chiếu, không đưa ra chỉ số dự báo hoặc chi tiết về giai đoạn đánh giá và thiết kế kiểm định. Vì vậy, lợi thế được báo cáo chỉ áp dụng cho các chỉ số và kịch bản đã thử nghiệm; riêng phần tóm tắt không xác lập hiệu quả ở các thị trường khác hoặc trong giao dịch thực.

Ý chính

• Mô hình dự báo biến động thực tế của các thị trường chứng khoán trên toàn thế giới.
• Chỉ số lan tỏa biến động được dùng để xây dựng đồ thị động về các mối quan hệ thị trường.
• Mạng nơ-ron đồ thị không gian-thời gian kết hợp các liên kết thị trường với dữ liệu biến đổi theo thời gian.
• Phân tích thực nghiệm bao gồm tám chỉ số thị trường toàn cầu.
• Mô hình được báo cáo là vượt các mô hình đường cơ sở trong những kịch bản đã thử nghiệm, nhưng phần tóm tắt không xác lập khả năng khái quát rộng hơn.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.