Estoy tratando de predecir la varianza diaria realizada de cierre a cierre de un índice de acciones.
Revisé la literatura sobre pronóstico de volatilidad e intenté varias cosas en un conjunto de datos para el S&P 500. Los enfoques más prometedores fueron un EWMA, GARCH y simplemente usar el VIX al cuadrado. Medí el rendimiento de mis predicciones observando el error absoluto promedio, el error cuadrático medio y también haciendo una regresión entre mi predictor y los rendimientos al cuadrado reales. Soy consciente de que los rendimientos al cuadrado son muy ruidosos, por lo que también tomé promedios a más largo plazo de ellos y verifiqué qué tan bien mis predictores pronostican estos promedios.
EWMA y GARCH mostraron un rendimiento similar. Me sorprendió ver que el VIX lo hizo mucho mejor. Puedo ver claramente que el VIX está sesgado, ya que existe la prima de riesgo de volatilidad. La volatilidad implícita es en promedio mayor que la volatilidad realizada, ya que los vendedores de opciones quieren ser compensados, pero por supuesto hay excepciones. Intenté eliminar la prima de riesgo de volatilidad del VIX restando algunos promedios móviles de la prima de riesgo realizada, con la esperanza de que esto eliminara el sesgo, pero mi estimación empeoró mucho después.
¿Alguien tiene experiencia en este tipo de problema? ¿Pueden confirmar mis observaciones? ¿Hay otros métodos que podría probar?
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Hay el modelo GARCH realizado que puede ser útil. Aquí hay una presentación del modelo por su autor.