論文の概要: Combining Deep Learning and GARCH Models for Financial Volatility and Risk Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01063v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 10:18:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-04 22:35:06.830566
• Title: Combining Deep Learning and GARCH Models for Financial Volatility and Risk Forecasting
• Title（参考訳）: 金融ボラティリティとリスク予測のためのディープラーニングモデルとGARCHモデルの組み合わせ
• Authors: Jakub Micha\'nk\'ow, {\L}ukasz Kwiatkowski, Janusz Morajda
• Abstract要約: 我々は,一般的な計量的GARCH時系列モデルとディープラーニングニューラルネットワークを組み合わせることで,金融商品のボラティリティとリスクを予測するハイブリッドアプローチを開発した。 一方,GARCHは標準GARCH,EGARCH,GJR-GARCH,APARCHの4つの仕様が採用されている。 モデルは、S&P500指数の日替わりの対数リターンと、金価格のBitcoin価格でテストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we develop a hybrid approach to forecasting the volatility and risk of financial instruments by combining common econometric GARCH time series models with deep learning neural networks. For the latter, we employ Gated Recurrent Unit (GRU) networks, whereas four different specifications are used as the GARCH component: standard GARCH, EGARCH, GJR-GARCH and APARCH. Models are tested using daily logarithmic returns on the S&P 500 index as well as gold price Bitcoin prices, with the three assets representing quite distinct volatility dynamics. As the main volatility estimator, also underlying the target function of our hybrid models, we use the price-range-based Garman-Klass estimator, modified to incorporate the opening and closing prices. Volatility forecasts resulting from the hybrid models are employed to evaluate the assets' risk using the Value-at-Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES) at two different tolerance levels of 5% and 1%. Gains from combining the GARCH and GRU approaches are discussed in the contexts of both the volatility and risk forecasts. In general, it can be concluded that the hybrid solutions produce more accurate point volatility forecasts, although it does not necessarily translate into superior VaR and ES forecasts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般的なコノメトリGARCH時系列モデルとディープラーニングニューラルネットワークを組み合わせることで,金融商品の変動性とリスクを予測するハイブリッドアプローチを開発する。 一方,GARCHは標準GARCH,EGARCH,GJR-GARCH,APARCHの4つの仕様が採用されている。 モデルはs&p500種株価指数の1日当たりの対数リターンと金価格のbitcoin価格を使ってテストされている。 ハイブリッドモデルのターゲット機能にも根ざした主要なボラティリティ推定器として、価格レンジに基づくGarman-Klass推定器を使用し、オープニングとクローズの価格を組み込むように修正した。 ハイブリッドモデルによるボラティリティ予測を用いて,2つの許容レベル (5%, 1%) において,バリュー・アット・リスク (var) と期待不足 (es) を用いて資産のリスクを評価する。 GARCHとGRUのアプローチを組み合わせることで得られる利益は、ボラティリティとリスク予測の両方の文脈で議論される。 一般に、ハイブリッド解はより正確な点変動予測を生成すると結論づけられるが、必ずしも優れた var と es 予測に翻訳されるわけではない。

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