Forecasting Stock Market Volatility: A Combination Approach
المؤلفون المشاركون
Dai, Zhifeng
Zhou, Huiting
Dong, Xiaodi
Kang, Jie
المصدر
Discrete Dynamics in Nature and Society
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We find that combining two important predictors, stock market implied volatility and oil volatility, can improve the predictability of stock return volatility.
We also document that the stock market implied volatility provides far more significant predictability than the oil volatility and other nonoil macroeconomic and financial variables.
The empirical results show the “kitchen sink” combination approach that using two predictors jointly performs better than not only the univariate regression models which use oil volatility or stock market implied volatility separately but also convex combination of the individual forecasts.
This improvement of predictability is also remarkable when we consider the business cycle.
Furthermore, the robust test based on different lag lengths and different macroinformation shows that our forecasting strategy is efficient.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dai, Zhifeng& Zhou, Huiting& Dong, Xiaodi& Kang, Jie. 2020. Forecasting Stock Market Volatility: A Combination Approach. Discrete Dynamics in Nature and Society،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1152827
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dai, Zhifeng…[et al.]. Forecasting Stock Market Volatility: A Combination Approach. Discrete Dynamics in Nature and Society No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1152827
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dai, Zhifeng& Zhou, Huiting& Dong, Xiaodi& Kang, Jie. Forecasting Stock Market Volatility: A Combination Approach. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1152827
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1152827
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر