Predicting the VIX and the volatility risk premium: The role of short-run funding spreads Volatility Factors
预测 VIX 与波动率风险溢价：短期融资利差波动因子的作用AI 解读 ↓
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预测 VIX 与波动率风险溢价：短期融资利差波动因子的作用
- 研究问题
- 从短期融资利差的波动率面板提取共同因子，能否帮助预测 VIX、标普500已实现波动率和风险溢价，并改善跨频率预测？
- 方法与思路
- 作者从大量单变量 ARCH 类模型的滤波波动率提取因子，考虑估计误差，并比较利差水平因子及已有因子，使用 MIDAS 纳入日度信息。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，月度融资利差波动因子对 VIX、已实现波动率和股权溢价带来样本内外预测增益，日度因子配合 MIDAS 可进一步改善预测。
- 阅读关注点
- 应核对波动率估计误差的处理、因子提取与基准选择、样本外评价设计，以及方差风险溢价和股权溢价各自的定义与结果。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，预测增益的幅度、显著性和评价窗口均不明确；摘要涉及不同风险溢价概念，不能将其预测结果相互替代。
原文摘要
This paper presents an innovative approach to extract Volatility Factors which predict the VIX, the S&P500 Realized Volatility (RV) and the Variance Risk Premium (VRP). The approach is innovative along two different dimensions, namely: (1) we extract Volatility Factors from panels of filtered volatilities — in particular large panels of univariate ARCH-type models and propose methods to estimate common Volatility Factors in the presence of estimation error and (2) we price equity volatility risk using factors which go beyond the equity class namely Volatility Factors extracted from panels of volatilities of short-run funding spreads. The role of these Volatility Factors is compared with the corresponding factors extracted from the panels of the above spreads as well as related factors proposed in the literature. Our monthly short-run funding spreads Volatility Factors provide both in- and out-of-sample predictive gains for forecasting the monthly VIX, RV as well as the equity premium, while the corresponding daily volatility factors via Mixed Data Sampling (MIDAS) models provide further improvements.