波動率garch
如何預測已實現的變異數？
我試圖預測股票指數實現的每日接近收盤變異數。
我查閱了有關波動率預測的文獻，並在標準普爾 500 指數的數據集上嘗試了很多方法。最有希望的方法是 EWMA、GARCH 和僅使用平方 VIX。我通過查看平均絕對誤差、均方誤差以及在我的預測變數和實際平方回報之間進行回歸來衡量我的預測表現。我知道平方收益非常嘈雜，所以我還取了它們的長期平均值，並檢查了我的預測器對這些平均值的預測程度。
EWMA 和 GARCH 表現出相似的表現。我很驚訝地看到 VIX 的表現要好得多。我可以清楚地看到 VIX 是有偏差的，因為存在波動風險溢價。隱含成交量平均高於實際成交量，因為期權賣家希望得到補償，但當然也有例外。我試圖通過減去已實現風險溢價的一些滾動平均值來從 VIX 中移除波動性風險溢價，希望這會消除偏差，但之後我的估計變得更糟了。
有沒有人對這類問題有一些經驗？你能證實我的觀察嗎？我可以嘗試其他方法嗎？
EWMA 和 GARCH 是很好的方法。如果您可以比使用 VIX 做得更好，那麼您不應該在網上發布有關它的資訊，而應該自己交易並賺大錢！嚴重地。
我不喜歡減去已實現風險溢價的一些滾動平均值的聲音。雖然我可以看到這是有效的，因為風險溢價確實會隨著時間的推移而變化，但它也嚴重依賴於您的具體實施，並可能導致一些非常糟糕的結果。
幾年前，當我看到這個時，我看到 1.07 倍的事前隱含/事後實現溢價超過十年。您可以從數據中輕鬆找到。
您可以使用 blackscholes，使用期權價格和目前價格並求解隱含波動率。