如何使用 Newey West 共變異數校正器？

我已經實現了以下模型：

daily_vol(t+1) = A*daily_vol(t) + B*weekly_vol(t) + C*monthly_vol(t) + error

其中 vol 表示波動率，A、B、C 是使用 OLS 估計的參數。然而，預測的模型不是很準確，在本文中作者提到了 Newey-West 共變異數校正來改進估計。但是，我不明白我將如何使用它來更改 A、B、C。誰能解釋我應該做什麼？

Newey-West 過程旨在調整參數的共變異數矩陣以解釋自相關和異變異數。當人們估計投資組合或策略的阿爾法（回歸模型中的一個參數）時，它通常用於金融應用中。可以使用 Newey-West 程序調整標準誤差，以獲得更好的 t 統計量來確定該策略是否產生顯著回報。在多元回歸的情況下，可以計算參數的共變異數矩陣，例如，在上例中，共變異數矩陣衡量您對 alpha 和 beta 的估計中的不確定性。標準誤差僅來自該矩陣。因此，修正這個估計的共變異數矩陣會導致標準誤差的變化，以及 t 檢驗的不同結果。

在您連結到的論文中，它們特別提到了 Newey-West 標準錯誤，這與我上面描述的基本相同。他們擔心重疊時期對測試統計的影響。這不會影響回歸係數，這似乎是您的問題。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/7351