Markov-Switching Multifractal
The Markov-Switching Multifractal (MSM) model is a flexible framework for capturing time-varying volatility and long-memory effects in financial time series. Developed by Calvet and Fisher (2004), it combines Markov chain theory with multifractal scaling principles to generate volatility that exhibits multiple frequency components, each switching between high and low regimes. This approach is particularly effective for modeling asset returns with realistic fat tails and clustered volatility.
Zdrojový záznam
Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.
- Calvet, L. E., & Fisher, A. J. (2004). How to forecast long-run volatility: regime-switching and the estimation of multifractal processes. Journal of Financial Econometrics, 2(1), 49–83. · DOI 10.1093/jjfinec/nbh003
- Calvet, L. E., & Fisher, A. J. (2008). Multifractal Volatility: Theory, Forecasting, and Pricing. Academic Press. · URL
- Lux, T. (2008). The Markov-switching multifractal model of asset returns: GMM estimation and linear forecasting of volatility. Journal of Business & Economic Statistics, 26(2), 194–210. · DOI 10.1198/073500107000000403
Spravovaná tvrzení
Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.
Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.
Související metody
Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.