Modeling the Dependence of Conditional Correlations on Market Volatility
金融收益条件相关性对市场波动率的依赖建模AI 解读 ↓
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金融收益条件相关性对市场波动率的依赖建模
- 研究问题
- 金融收益序列间的条件相关性如何随市场波动率变化，显式加入这种依赖是否同时改善解释能力和预测表现？
- 方法与思路
- 作者扩展多种相关性模型，允许波动率以线性或非线性、直接或间接方式影响相关性，并使用两种波动率指标与两组数据比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称部分模型对波动率影响提供一定统计与经济意义的支持，但加入该影响未改善所考察扩展模型的预测表现。
- 阅读关注点
- 应核对波动率指标、模型嵌入方式、经济意义的衡量和预测评价设计，区分样本内影响显著与预测表现改善。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，无法判断各模型与数据的具体结果；预测未改善的结论限于文中比较，不能外推至所有模型。
原文摘要
Several models have been developed to capture the dynamics of the conditional correlations between time series of financial returns and several studies have shown that the market volatility is a major determinant of the correlations. We extend some models to include explicitly the dependence of the correlations on the market volatility. The models differ by the way—linear or nonlinear, direct or indirect—in which the volatility influences the correlations. Using a wide set of models with two measures of market volatility on two datasets, we find that for some models, the empirical results support to some extent the statistical significance and the economic significance of the volatility effect on the correlations, but the presence of the volatility effect does not improve the forecasting performance of the extended models. Supplementary materials for this article are available online.