論文の概要: GARCH-Informed Neural Networks for Volatility Prediction in Financial Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00288v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 23:53:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 06:35:59.497902
• Title: GARCH-Informed Neural Networks for Volatility Prediction in Financial Markets
• Title（参考訳）: 金融市場のボラティリティ予測のためのGARCHインフォームニューラルネットワーク
• Authors: Zeda Xu, John Liechty, Sebastian Benthall, Nicholas Skar-Gislinge, Christopher McComb,
• Abstract要約: マーケットのボラティリティを計測し、予測する新しいハイブリッドなDeep Learningモデルを提案する。 他の時系列モデルと比較すると、GINNは決定係数(R2$)、平均正方形誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)の点で優れたサンプル外予測性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Volatility, which indicates the dispersion of returns, is a crucial measure of risk and is hence used extensively for pricing and discriminating between different financial investments. As a result, accurate volatility prediction receives extensive attention. The Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) model and its succeeding variants are well established models for stock volatility forecasting. More recently, deep learning models have gained popularity in volatility prediction as they demonstrated promising accuracy in certain time series prediction tasks. Inspired by Physics-Informed Neural Networks (PINN), we constructed a new, hybrid Deep Learning model that combines the strengths of GARCH with the flexibility of a Long Short-Term Memory (LSTM) Deep Neural Network (DNN), thus capturing and forecasting market volatility more accurately than either class of models are capable of on their own. We refer to this novel model as a GARCH-Informed Neural Network (GINN). When compared to other time series models, GINN showed superior out-of-sample prediction performance in terms of the Coefficient of Determination ($R^2$), Mean Squared Error (MSE), and Mean Absolute Error (MAE).
• Abstract（参考訳）: ボラティリティはリターンの分散を示すものであり、リスクの重要な尺度であり、そのためさまざまな金融投資の価格設定や差別に広く利用されている。 その結果,正確なボラティリティ予測が注目されている。 一般化自己回帰条件整合性(GARCH)モデルとその後続の変種は、ストックボラティリティ予測のための確立されたモデルである。 最近では、ある時系列予測タスクにおいて有望な精度を示すことで、ボラティリティ予測においてディープラーニングモデルの人気が高まっている。 物理情報ニューラルネットワーク(PINN)にインスパイアされた我々は、GARCHの強みとLong Short-Term Memory(LSTM) Deep Neural Network(DNN)の柔軟性を組み合わせた、新たなハイブリッドディープラーニングモデルを構築した。 本稿では,このモデルについて,GARCH-Informed Neural Network (GINN) と呼ぶ。 他の時系列モデルと比較して、GINNは決定係数(R^2$)、平均正方形誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)の点で優れたサンプル外予測性能を示した。

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