Me gustaría implementar un cambio de régimen para correlaciones dinámicas en un análisis fuera de muestra utilizando MATLAB.
Tras consultar la bibliografía sobre el tema, todos se remiten a un artículo de Denis Pelletier para aplicar el método. Aquí es el artículo.
Sin embargo, la estimación de los parámetros escapa a mis conocimientos.
¿Cómo aplicar esta técnica en MATLAB? He encontrado un paquete en línea sobre los modelos de conmutación de Markov.
Cualquier ayuda será muy apreciada :-)
El artículo más claro e intuitivo que he visto hasta ahora es
Kritzman et al., Cambios de régimen: Implications for Dynamic Strategies in FAJ (mayo / junio de 2012).
No sólo muestra cómo se pueden utilizar los HMM para la modelización financiera, sino que también explica paso a paso el algoritmo de estimación (Baum-Welch) e incluso proporciona el código Matlab completo.
Del resumen:
Los cambios de régimen plantean importantes retos a los inversores porque porque hacen que los resultados se aparten significativamente de los rangos implícitos de las medias y covarianzas a largo plazo. Pero los cambios de régimen también también ofrecen oportunidades. Los autores muestran cómo aplicar modelos de conmutación de Markov para prever los regímenes en las turbulencias del mercado, la inflación y el crecimiento económico. El proceso dinámico superaba a la asignación estática de activos en las pruebas retrospectivas, especialmente para inversores que buscan evitar grandes pérdidas.
(No tengo conocimiento de que exista una copia de libre acceso del documento - si encuentra una, por favor inclúyala en un comentario - cambiaré la respuesta en consecuencia).
Como he dicho en los comentarios, no utilizo Matlab: Para tus propios experimentos con HMM en R puedes usar el programa paquete depmixS4 .
Alpha Hive utiliza este paquete para replicar grandes partes de los artículos de Kritzman en una serie de cuatro partes y lo explica todo paso a paso - muy recomendable:
https://alphahive.wordpress.com/2014/09/23/asset-pricing-9a-regime-switching/
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