Đồng liên kết ma trận cho chuỗi thời gian có cấu trúc và giao dịch cặp

Tóm tắt

Tài liệu giới thiệu mô hình tự hồi quy đồng liên kết cho chuỗi thời gian có quan sát dạng ma trận. Các quan hệ đồng liên kết có dạng song tuyến tính, biểu diễn cấu trúc theo cả hàng lẫn cột. Cách xây dựng này nhằm giữ nguyên cấu trúc ma trận và hỗ trợ những cách diễn giải mà đồng liên kết thông thường khó thể hiện trực tiếp. Các tác giả mô tả phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu và hợp lý cực đại cho các vectơ đồng liên kết cùng những tham số khác của mô hình, đồng thời suy ra phân phối tiệm cận khi có xu hướng.

Bằng chứng được mô tả gồm các mô phỏng so sánh phương pháp với cách tiếp cận truyền thống và một ứng dụng vào danh mục Fama-French, từ đó các tác giả xây dựng chiến lược giao dịch cặp. Bản tóm tắt khẳng định kết quả mô phỏng tốt hơn nhưng không nêu chi tiết về thiết lập dữ liệu, thước đo hay kết quả giao dịch. Bản này cũng không nêu các lựa chọn triển khai như cách xây dựng tín hiệu, chi phí giao dịch hay kiểm soát rủi ro. Vì vậy, tài liệu trình bày khuôn khổ mô hình thống kê và một ứng dụng giao dịch minh họa, chứ chưa đủ thông tin để đánh giá chiến lược có hiệu quả sau chi phí hay khái quát được sang các danh mục khác hay không.

Ý chính

• Mô hình biểu diễn đồng liên kết trong dữ liệu dạng ma trận qua các quan hệ song tuyến tính giữa hàng và cột.
• Các phương pháp bình phương tối thiểu và hợp lý cực đại ước lượng vectơ đồng liên kết cùng các tham số còn lại của mô hình.
• Các tác giả thiết lập kết quả tiệm cận cho mô hình tự hồi quy ma trận có xu hướng.
• Mô phỏng và ứng dụng vào danh mục Fama-French minh họa phương pháp, trong đó có chiến lược giao dịch cặp.

Thẻ

# Cointegrated Matrix Autoregression Models


# Cointegrated Matrix Autoregression Models









We propose a novel cointegrated autoregressive model for matrix-valued time series, with bi-linear cointegrating vectors corresponding to the rows and columns of the matrix data. Compared to the traditional cointegration analysis, our proposed matrix cointegration model better preserves the inherent structure of the data and enables corresponding interpretations. To estimate the cointegrating vectors as well as other coefficients, we introduce two types of estimators based on least squares and maximum likelihood. We investigate the asymptotic properties of the cointegrated matrix autoregressive model under the existence of trend and establish the asymptotic distributions for the cointegrating vectors, as well as other model parameters. We conduct extensive simulations to demonstrate its superior performance over traditional methods. In addition, we apply our proposed model to Fama-French portfolios and develop a effective pairs trading strategy.

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.