使用 Arima 模型估计和预测波动率：对印度 NSE 的研究-研究论文

波动性已被用作预测伴随资产的风险的间接手段。 波动性解释了回报的变化。 预测波动性一直是金融系统中的一个刺激问题。 该研究检查了不同的波动率估计量并确定了有效的波动率估计量。 该研究描述了预测技术相对于各种波动率估算器的准确性。 波动率估计方法包括Close、Garman-Klass、Parkinson、Roger-Satchell和Yang-Zhang方法，预测是通过ARIMA技术完成的。 该研究评估了各种波动率估计器的效率和偏差。 基于 ME、RMSE、MAE、MPE、MAPE、MASE、ACF1 等各种误差测量参数的比较分析给出了预测的准确性，并使用最佳波动率估计器。 在 10 年的时间里对五个波动率估计器进行了分析，并对波动率预测进行了严格审查，该研究将帕金森估计器视为最有效的波动率估计器。 基于各种误差测量参数，在通过 ARIMA 技术进行预测时，帕金森估计器被认为是比任何其他基于 RMSE、MPE 和 MASE 的估计器更准确的估计器。 该研究表明，基于 MAE 和 RMSE 的值，预测值是准确的。 本研究是为了满足交易者、期权从业者和股票市场的各种参与者对了解有效波动率估计器以高精度预测波动率的需求而进行的。