复杂性
研究文章

金融网络分析预测的力量波动

表7

使用样本外预测欧洲意识到股票市场指数波动与月度数据分析(π≡P/R= 0.4)。
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
基准模型 FTSE-UK CAC-France DAX-Germany IBEX-Spain FTSEMIB-Italy AEX-Holland OMX-Sweden RTS-Russia SMI-Swiss
面板VPMFGL模型
基于“增大化现实”技术(3) 0.107 1.159 0.218 0.708 3.079 −0.907 1.240 −0.601 1.208
基于“增大化现实”技术(6) −0.104 0.976 0.100 0.460 2.766 −1.086 0.360 −0.647 1.172
AR (3) VVIX (1) −0.533 −0.049 −0.941 −0.353 0.602 −1.828 −0.411 −0.282 −0.543
基于“增大化现实”技术(6)VVIX (1) −0.667 −0.425 −1.071 −0.732 −0.004 −2.025 −0.866 −0.332 −0.730
面板B VMSTL模型
基于“增大化现实”技术(3) 0.883 2.743 1.394 2.151 4.371 0.672 2.747 −0.623 2.617
基于“增大化现实”技术(6) 0.608 2.609 1.260 2.150 4.213 0.526 1.872 −0.733 2.522
AR (3) VVIX (1) −0.325 1.048 −0.233 0.747 1.333 −0.886 0.034 −0.722 0.043
基于“增大化现实”技术(6)VVIX (1) −0.531 0.682 −0.310 0.468 0.718 −1.090 −0.516 −0.871 −0.135
10%、5%和1%关键值是0.685,1.079,和2.098,分别,当只有一个多余的参数。P代表着领先一步预测和的数量R第一个估计窗口的样本大小。AR (3) -VVIX(1)基准对应于模式1。 , ,和 。资料来源:作者的精化。