Resumen

Ampliamos los modelos heterogéneos autorregresivos (HAR-) al considerar explícitamente la variación temporal de los coeficientes en un marco bayesiano y comparar exhaustivamente el rendimiento de estos modelos de coeficientes variables en el tiempo y los modelos de coeficientes constantes en la predicción de la volatilidad del Índice Compuesto de la Bolsa de Valores de Shanghái (SSEC). Los resultados empíricos sugieren que los modelos de coeficientes variables en el tiempo generan pronósticos fuera de muestra más precisos que los modelos de coeficientes constantes correspondientes. Al capturar y estudiar la serie temporal de los coeficientes variables en el tiempo de los predictores, encontramos que los coeficientes (capacidad predictiva) de las volatilidades heterogéneas están negativamente correlacionados y que el efecto de apalancamiento no es significativo o es inverso durante ciertos períodos. Los ejercicios de cartera también demuestran la superioridad de los modelos de coeficientes variables en el tiempo.

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Coeficientes variables en el tiempo; Pronóstico; Volatilidad; Marco bayesiano; Índice Compuesto de la Bolsa de Shanghai; Efecto de apalancamiento
• Keywords:Time-varying coefficients; Forecasting; Volatility; Bayesian framework; Shanghai Stock Exchange Composite Index; Leverage effect