論文の概要: Graph Neural Networks for Forecasting Multivariate Realized Volatility with Spillover Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01419v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 14:39:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 15:56:12.908292
• Title: Graph Neural Networks for Forecasting Multivariate Realized Volatility with Spillover Effects
• Title（参考訳）: スパイルオーバー効果を考慮した多変量実現ボラティリティ予測のためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Chao Zhang, Xingyue Pu, Mihai Cucuringu, Xiaowen Dong
• Abstract要約: 提案モデルでは, マルチホップ近傍からの流出効果を取り入れ, 非線形関係を捉え, 損失関数の異なるフレキシブルなトレーニングを行う。 この結果から,擬似的損失によるトレーニングがモデル性能の大幅な向上につながることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.260673340556135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a novel methodology for modeling and forecasting multivariate realized volatilities using customized graph neural networks to incorporate spillover effects across stocks. The proposed model offers the benefits of incorporating spillover effects from multi-hop neighbors, capturing nonlinear relationships, and flexible training with different loss functions. Our empirical findings provide compelling evidence that incorporating spillover effects from multi-hop neighbors alone does not yield a clear advantage in terms of predictive accuracy. However, modeling nonlinear spillover effects enhances the forecasting accuracy of realized volatilities, particularly for short-term horizons of up to one week. Moreover, our results consistently indicate that training with the Quasi-likelihood loss leads to substantial improvements in model performance compared to the commonly-used mean squared error. A comprehensive series of empirical evaluations in alternative settings confirm the robustness of our results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カスタマイズされたグラフニューラルネットワークを用いた多変量実現ボラティリティのモデル化と予測のための新しい手法を提案する。 提案モデルでは, マルチホップ近傍からの流出効果を取り入れ, 非線形関係を捉え, 損失関数の異なるフレキシブルなトレーニングを行う。 実験結果から,マルチホップ近傍のみからの流出効果は予測精度の面では明確な利点をもたらさないという説得力のある証拠が得られた。 しかし, 非線形流出効果のモデル化は, 特に1週間の短期地平線において, 実現した揮発性の予測精度を高める。 さらに, 擬似相似損失のトレーニングは, 一般的な平均二乗誤差に比べ, モデル性能が大幅に向上することが示唆された。 代替設定における総合的な経験的評価により,結果の堅牢性が確認された。

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