論文の概要: The Hybrid Forecast of S&P 500 Volatility ensembled from VIX, GARCH and LSTM models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16780v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 18:28:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 15:44:18.285796
- Title: The Hybrid Forecast of S&P 500 Volatility ensembled from VIX, GARCH and LSTM models
- Title（参考訳）: VIX, GARCH, LSTMモデルを用いたS&P500のハイブリッド予測
- Authors: Natalia Roszyk, Robert Ślepaczuk,
- Abstract要約: 本研究では,S&P500のボラティリティ予測の精度を向上させるための4つの方法を検討する。
機械学習アプローチ,特にハイブリッドLSTMモデルは,従来のGARCHモデルよりも大幅に優れていることがわかった。
この研究結果は、より正確なボラティリティ予測を達成するための貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Predicting the S&P 500 index volatility is crucial for investors and financial analysts as it helps assess market risk and make informed investment decisions. Volatility represents the level of uncertainty or risk related to the size of changes in a security's value, making it an essential indicator for financial planning. This study explores four methods to improve the accuracy of volatility forecasts for the S&P 500: the established GARCH model, known for capturing historical volatility patterns; an LSTM network that utilizes past volatility and log returns; a hybrid LSTM-GARCH model that combines the strengths of both approaches; and an advanced version of the hybrid model that also factors in the VIX index to gauge market sentiment. This analysis is based on a daily dataset that includes S&P 500 and VIX index data, covering the period from January 3, 2000, to December 21, 2023. Through rigorous testing and comparison, we found that machine learning approaches, particularly the hybrid LSTM models, significantly outperform the traditional GARCH model. Including the VIX index in the hybrid model further enhances its forecasting ability by incorporating real-time market sentiment. The results of this study offer valuable insights for achieving more accurate volatility predictions, enabling better risk management and strategic investment decisions in the volatile environment of the S&P 500.
- Abstract（参考訳）: S&P500種株価指数のボラティリティ(変動性)の予測は、投資家や金融アナリストにとって極めて重要である。
ボラティリティは、セキュリティの価値の変化の大きさに関する不確実性やリスクのレベルを表しており、金融計画にとって不可欠な指標である。
本研究では,S&P 500のボラティリティ予測の精度向上方法として,過去のボラティリティパターンを捉えることで知られる確立されたGARCHモデル,過去のボラティリティとログリターンを利用するLSTMネットワーク,両アプローチの強みを組み合わせたハイブリッドLSTM-GARCHモデル,市場センチメントを測るVIX指数に影響を及ぼすハイブリッドモデルの先進バージョンについて検討する。
この分析は、2000年1月3日から2023年12月21日までの期間をカバーするS&P 500とVIXインデックスデータを含む毎日のデータセットに基づいている。
厳密なテストと比較により、機械学習アプローチ、特にハイブリッドLSTMモデルは、従来のGARCHモデルよりも大幅に優れていることがわかった。
VIX指数をハイブリッドモデルに含めれば、リアルタイム市場感情を取り入れることで予測能力がさらに向上する。
本研究の結果は、より正確なボラティリティ予測を達成するための貴重な洞察を与え、S&P500のボラティリティ環境におけるリスク管理と戦略的投資決定を向上する。
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