基于马尔科夫和混频数据模型的黄金期货市场波动率预测研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.0213

Abstract

Abstract:

In this study， a new Markov-switching regime （MS-MIDAS） is constructed using Markov-switching regime （MS） and mixed data sampling （MIDAS） models， and the volatility of the Chinese gold futures market is modeled and predicted. Using the out-of-sample rolling window prediction method and the Model Confidence Set （MCS） test， it is found that：（1） In general， higher prediction accuracy is demonstrated by the mixed data sampling models with Markov-switching regime （MS-MIDAS） compared to the MIDAS model；（2） The mixed data sampling model of Markov-switching regime with jumps （MS-MIDAS-CJ） exhibits the highest prediction accuracy；（3） The empirical results remain robust for different prediction windows and different lag orders （k^max）.

Key words: gold futures market, volatility forecasting, MS-MIDAS, structural breaks

CLC Number:

F830

Yangli Guo,Feng MA. Forecasting the Chinese Gold Futures Market Volatility Using Markov-Switching Regime and Mixed Data Sampling Model[J]. Chinese Journal of Management Science, 2024, 32(1): 13-22.

Figures/Tables 8

估计参数	模型1	模型2	模型3	模型4	模型5	模型6	模型7	模型8
$β R V, s 0 / β R V$	0.836^***	0.770^***	0.739^***	0.691^***	0.793^***	0.810^***	0.749^***	0.908^***
$β R V, s 1$					0.847^***	0.917^***	0.878^***	0.746^***
$β r, s 0 / β r$		-52.443^*		-45.758^***		1.705		30.485^**
$β r, s 1$						39.214^***		1.504
$β c j, s 0 / β c j$			8509^***	7857.000^***			1391.900	-3049.500^**
$β c j, s 1$							-4209.200^***	1573.500
$θ R V$	4.382^***	4.783^***	4.876^***	5.257^***	1.577^***	1.651^***	1.304^***	1.392^***
$θ r$		1.585^*		1.670		8.682^***		7.849^*
$θ C J$			1.702^**	1.684^***			12.121^***	12.573^*
$P 00$					0.949^***	0.951^***	0.952^***	0.954^***
$P 11$					0.962^***	0.963^***	0.968^***	0.968^***
Likelihood	-486.57	-484.62	-468.97	-467.26	-166.1	-158.71	-159.28	-155.77

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变量	均值	标准差	偏度	峰度	J-B值	Q(20)	ADF
RV	0.472	0.620	4.919	36.486	89677.211^***	988.100^***	-30.157^***
CRV	0.366	0.477	6.139	61.907	250129.479^***	1366.021^***	-27.873^***
CJ	0.106	0.327	7.619	83.856	456149.854^***	32.178^***	-38.318^***

模型编号	模型名称	公式	组成
模型1	MIDAS-RV	公式（A1）	Benchmark model
模型2	MIDAS-LRV	公式（A3）	Leverage effect
模型3	MIDAS-CJ	公式（A4）	Jump
模型4	MIDAS-LCJ	公式（A5）	Leverage effect+ Jump
模型5	MS-MIDAS-RV	公式（A9）	Regime-switching
模型6	MS-MIDAS-LRV	公式（A10）	Regime-switching+ Leverage effect
模型7	MS-MIDAS-CJ	公式（A11）	Regime-switching+ Jump
模型8	MS-MIDAS-LCJ	公式（A12）	Regime-switching+ Leverage effect+ Jump

预测模型	QLIKE			经济价值
预测模型	Range	SeimQ	平均损失	经济价值
MIDAS-RV	0.007	0.003	-9.430	3.088
MIDAS-LRV	0.011	0.003	-9.430	3.087
MIDAS-CJ	0.388	0.433	-9.460	3.172
MIDAS-LCJ	0.529	0.572	-9.463	3.184
MS-MIDAS-RV	0.011	0.006	-9.436	3.105
MS-MIDAS-LRV	0.027	0.015	-9.436	3.103
MS-MIDAS-CJ	1.000	1.000	-9.465	3.188
MS-MIDAS-LCJ	0.522	0.572	-9.462	3.178

预测模型	QLIKE			经济价值
预测模型	Range	SeimQ	平均损失	经济价值
Panel A: 30%观测值
MIDAS-RV	0.010	0.003	-9.283	3.046
MIDAS-LRV	0.010	0.002	-9.282	3.044
MIDAS-CJ	0.146	0.147	-9.317	3.143
MIDAS-LCJ	0.264	0.216	-9.316	3.141
MS-MIDAS-RV	0.013	0.004	-9.288	3.062
MS-MIDAS-LRV	0.016	0.009	-9.290	3.064
MS-MIDAS-CJ	1.000	1.000	-9.324	3.162
MS-MIDAS-LCJ	0.777	0.777	-9.323	3.159
Panel B: 50%观测值
MIDAS-RV	0.032	0.017	-9.469	3.150
MIDAS-LRV	0.052	0.029	-9.469	3.151
MIDAS-CJ	0.252	0.252	-9.492	3.213
MIDAS-LCJ	0.187	0.147	-9.489	3.205
MS-MIDAS-RV	0.032	0.017	-9.472	3.159
MS-MIDAS-LRV	0.032	0.017	-9.465	3.147
MS-MIDAS-CJ	1.000	1.000	-9.496	3.225
MS-MIDAS-LCJ	0.187	0.171	-9.490	3.209

预测模型	QLIKE			经济价值
预测模型	Range	SeimQ	平均损失	经济价值
Panel A: k=20
MIDAS-RV	0.010	0.003	-9.283	3.046
MIDAS-LRV	0.010	0.002	-9.282	3.044
MIDAS-CJ	0.146	0.147	-9.317	3.143
MIDAS-LCJ	0.264	0.216	-9.316	3.141
MS-MIDAS-RV	0.013	0.004	-9.288	3.062
MS-MIDAS-LRV	0.016	0.009	-9.290	3.064
MS-MIDAS-CJ	1.000	1.000	-9.324	3.162
MS-MIDAS-LCJ	0.777	0.777	-9.323	3.159
Panel B: k=60
MIDAS-RV	0.032	0.017	-9.469	3.150
MIDAS-LRV	0.052	0.029	-9.469	3.151
MIDAS-CJ	0.252	0.252	-9.492	3.213
MIDAS-LCJ	0.187	0.147	-9.489	3.205
MS-MIDAS-RV	0.032	0.017	-9.472	3.159
MS-MIDAS-LRV	0.032	0.017	-9.465	3.147
MS-MIDAS-CJ	1.000	1.000	-9.496	3.225
MS-MIDAS-LCJ	0.187	0.171	-9.490	3.209

Forecasting the Chinese Gold Futures Market Volatility Using Markov-Switching Regime and Mixed Data Sampling Model

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