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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 2,043 - 2,052 (10page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2023
Forecasting Realized Volatility of the Oil Future Prices via Machine Learning
Byung-June Kim
,
Taeyoon Kim
,
Myung-Jun Kim
외 1명
한국경영과학회 학술대회논문집
2023.05
학술대회자료
Forecasting Realized Volatility of the Oil Future Prices via Machine Learning
Byung-June Kim
,
Taeyoon Kim
,
Myung-Jun Kim
외 1명
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2023.05
학술대회자료
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• We explores the possibility of the potential usage of ML models in the field of realized volatility forecasting of crude oil with a variety of empirical analyses and robustness check
• Although the conventional HAR model is widely accepted, it failed in out-of-sample recently
• However, ML models with the HAR factors can improve forecasting performance significantly
• The model confidence set test, Diebold-Mariano test, and Pesaran-Timmermann test support the empirical results statistically
• Although the conventional HAR model is widely accepted, it failed in out-of-sample recently
• However, ML models with the HAR factors can improve forecasting performance significantly
• The model confidence set test, Diebold-Mariano test, and Pesaran-Timmermann test support the empirical results statistically
목차
Abstract
Introduction
Data
Forecasting Models
Empirical Analysis
참고문헌 (0)
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