کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
7408471 1481443 2014 18 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bayesian forecasting and portfolio decisions using dynamic dependent sparse factor models
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی های بیزی و تصمیمات نمونه کارها با استفاده از مدل های فاکتور ضعیف وابسته پویا
کلمات کلیدی
پیش بینی بیزی، معیار نمونه کارها خنثی، مدل های دینامیک، مدل پائین آستانه بالایی، نوسان پذیری چند متغیره، بهینه سازی نمونه کارها، بارهای متغیر زمان متنوع،
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی مدیریت، کسب و کار و حسابداری کسب و کار و مدیریت بین المللی
چکیده انگلیسی
We extend the recently introduced latent threshold dynamic models to include dependencies among the dynamic latent factors which underlie multivariate volatility. With an ability to induce time-varying sparsity in factor loadings, these models now also allow time-varying correlations among factors, which may be exploited in order to improve volatility forecasts. We couple multi-period, out-of-sample forecasting with portfolio analysis using standard and novel benchmark neutral portfolios. Detailed studies of stock index and FX time series include: multi-period, out-of-sample forecasting, statistical model comparisons, and portfolio performance testing using raw returns, risk-adjusted returns and portfolio volatility. We find uniform improvements on all measures relative to standard dynamic factor models. This is due to the parsimony of latent threshold models and their ability to exploit between-factor correlations so as to improve the characterization and prediction of volatility. These advances will be of interest to financial analysts, investors and practitioners, as well as to modeling researchers.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 30, Issue 4, October–December 2014, Pages 963-980
نویسندگان
, , ,