使用 EWMA 估計相關性

我正在使用 EWMA 模型來評估年度時間序列之間的相關性。

我知道Riskmetrics 使用 $ \lambda=0.94 $ 對於日常數據和 $ \lambda=0.97 $ 對於月度數據。

對年度數據是否有建議值？如果沒有，如何估計？

這[數學處理錯誤] $ \lambda $ 原始論文中使用的值是任意的，但您可以通過假設（在最簡單的情況下）2 個資產並執行以下模型來估計：

[數學處理錯誤] $ \sigma^2_{12,t+1} $ $ = $ $ \lambda $ $ * $ $ \sigma^2_{12,t-1} $ $ + $ $ (1-\lambda) $ $ r_{1,t} $ $ * $ $ r_{2,t} $ ;

支付 $ r_{1,t} $ 和 $ r_{2,t} $ 分別作為資產 1 和 2 的收益和[數學處理錯誤] $ \sigma^2_{12,t} $ 時間 t 的波動率。

求解[數學處理錯誤] [λ數學處理錯誤] $ \lambda $ 作為唯一的未知變數，您可以找到 $ \lambda $ 估計。

要計算相關預測，請替換[數學處理錯誤] $ \sigma^2_{12,t+1} $ 在：

$ \rho_{t+1} $ $ = $ $ \frac{\sigma^2_{12,t+1}}{\sigma_{1,t+1}* \sigma_{2,t+1}} $ ;

在哪裡 $ \rho_{t+1} $ 是對未來相關性 1 期的預測。

這裡參考摩根大通的原始論文；我建議你閱讀論文估計 $ \lambda $ 再次，因為它的價值取決於回報的波動性，並且隨著時間的推移而變化。

作者使用 20 天的回報期來估計資產波動率和回報率，而且這個時間段的選擇也是任意的。

希望這可以幫助。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/18707