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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2023년 춘계 공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2023.5
수록면
2,043 - 2,052 (10page)

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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

목차

Abstract
Introduction
Data
Forecasting Models
Empirical Analysis

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