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Multiplicative factor model for volatility
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AI
DOI：10.1016/j.jeconom.2025.105959.png)
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摘要
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借助高频观测数据，我们引入了一个极为简洁的一因子波动率模型，为理解大量股票的日波动率提供了新颖视角。具体而言，我们提出了乘积波动率因子（MVF）模型，其中股票日方差由共同方差因子和乘积性特质成分表示。我们展示了支持该模型的有力实证证据，并为两种简单估计方法提供了统计特性。MVF模型反映了波动率的重要属性，适用于个股和投资组合，易于估计，且在美股和全球股票指数上均表现出卓越的预测性能。
Keyword:
Volatility modeling
Factor model
High-frequency data
High-dimension
Principal component analysis
期刊
IF:
4
论文数:
5.3K
被引数:
3.0W
机构
引用论文
A Subordinated Stochastic Process Model with Finite Variance for Speculative Prices.png)
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