Forecasting S&P 100 volatility: the incremental information content of implied volatilities and high-frequency index returns
标普 100 波动率预测：隐含波动率与高频收益的增量信息AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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标普 100 波动率预测：隐含波动率与高频收益的增量信息
- 研究问题
- 在标普 100 指数一至二十天的波动率预测中，隐含波动率和五分钟收益各提供多少信息，日内数据是否具有增量价值？
- 方法与思路
- 作者以日收益、每日 VIX 和五分钟收益平方和估计 ARCH 模型，对两种已实现波动率进行样本内及样本外预测比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告 VIX 在所考察预测期和指标下提供最准确的样本外预测，且日内收益的增量预测信息证据不显著。
- 阅读关注点
- 核对两种已实现波动率的定义、样本期间、ARCH 设定和预测评估方法，以及增量信息不显著的具体统计依据。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要；具体样本、数值和显著性检验未说明，结论不能扩展至其他市场、时期或刊本版本。
原文摘要
The information content of implied volatilities and intraday returns is compared, in the context of forecasting index volatility over horizons from 1 to 20 days. Forecasts of two measures of realised volatility are obtained after estimating ARCH models using daily index returns, daily observations of the VIX index of implied volatility and sums of squares of 5-min index returns. The in-sample estimates show that nearly all relevant information is provided by the VIX index and hence there is not much incremental information in high-frequency index returns. For out-of-sample forecasting, the VIX index provides the most accurate forecasts for all forecast horizons and performance measures considered. The evidence for incremental forecasting information in intraday returns is insignificant. © 2001 Elsevier Science S.A. All rights reserved.