Un moto browniano frazionario multivariato (mfBm) con Hurst dal punto di vista dei componenti
esponenti viene utilizzato per modellare e prevedere la volatilità realizzata. Indaghiamo su
interazione tra coefficienti di correlazione ed esponenti di Hurst e proporre a
nuovo metodo di stima per tutti i parametri del modello, stabilire coerenza e
normalità asintotica degli stimatori. Inoltre, sviluppiamo a
test di reversibilità temporale, che in genere non viene rifiutato dalla volatilità reale
dati. Quando il processo di generazione dei dati è un mfBm reversibile nel tempo, deriviamo
formule di previsione ottimali e analizzarne le proprietà. Un'intuizione chiave è
che un mfBm con diversi esponenti di Hurst e correlazioni diverse da zero può farlo
ridurre gli errori di previsione rispetto ad un modello unidimensionale. Coerente con
teoria della previsione ottimale, previsioni fuori campione utilizzando il tempo reversibile
mfBm mostra miglioramenti rispetto a fBm univariato, in particolare quando stimato
Gli esponenti di Hurst differiscono in modo significativo. I risultati empirici lo dimostrano
Le previsioni basate su mfBm superano le (vettore) Modello HA.

Questo articolo esplora i giri e le loro implicazioni.

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