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碳排放權交易市場波動率預測因素與建模
本文將重點講述以下幾個問題:首先,考慮到EUA期貨市場自身的歷史波動特征,利用其短期和長期跳躍、非對稱性以及極端觀察值是否有助于預測其未來波動率;其次,考慮到外生沖擊對EUA期貨市場的潛在影響,利用商品、債券、股指和不確定性這四類外生因素是否可以提升對EUA期貨市場價格波動率的預測性能,同時,哪類因子的預測能力更強?第三,在上一步研究發(fā)現不確定性這類因子具備最高預測能力的基礎上,能否綜合考慮不同國家的經濟政策不確定性(EconomicPolicyUncertainty,EPU)信息提高EUA期貨市場價格波動率的預測精度;第四,在目前人工智能技術高速發(fā)展的背景下,能否結合機器學習方法進一步提取不同類別的EPU指數中所包含的預測信息來提高預測精度?最后,前文的理論研究是否對資產配置和風險管理等工作有應用價值。
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