A comprehensive look at financial volatility prediction by economic variables
经济变量预测金融波动率的综合考察AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要的预测对象是多类金融资产的收益波动率，直接对应金融波动率方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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经济变量预测金融波动率的综合考察
- 研究问题
- 宏观经济与金融变量能否预测不同资产类别的收益波动率，哪些变量具有共同预测信息，其样本外表现如何变化？
- 方法与思路
- 作者采用容纳大量候选预测变量的贝叶斯模型平均方法，在较长时间跨度内考察股票、外汇、债券和商品的波动率预测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称信用风险与融资流动性代理变量具有跨资产预测信息，宏观金融扩展模型相对自回归基准的收益随资产和时期变化。
- 阅读关注点
- 应核对波动率测度、预测变量的信息可得性、模型平均设定与样本外比较，确认不同资产和时期的结果是否稳定。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；未提供预测增益幅度或检验细节，预测关联不能确认为波动率的因果驱动，也不能推断版本变化。
原文摘要
SUMMARY We investigate whether return volatility is predictable by macroeconomic and financial variables to shed light on the economic drivers of financial volatility. Our approach is distinct owing to its comprehensiveness: First, we employ a data‐rich forecast methodology to handle a large set of potential predictors in a Bayesian model‐averaging approach and, second, we take a look at multiple asset classes (equities, foreign exchange, bonds and commodities) over long time spans. We find that proxies for credit risk and funding liquidity consistently show up as common predictors of volatility across asset classes. Variables capturing time‐varying risk premia also perform well as predictors of volatility. While forecasts by macro‐finance augmented models also achieve forecasting gains out‐of‐sample relative to autoregressive benchmarks, the performance varies across asset classes and over time. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.