Markov-Switching Multifractal Modell
Das Markov-Switching Multifractal (MSM) Modell ist ein flexibles Rahmenwerk zur Erfassung zeitvariabler Volatilität und Langzeitgedächtniseffekte in Finanzzeitreihen. Entwickelt von Calvet und Fisher (2004), kombiniert es die Theorie von Markov-Ketten mit multifraktalen Skalierungsprinzipien, um eine Volatilität zu erzeugen, die multiple Frequenzkomponenten aufweist, von denen jede zwischen hohen und niedrigen Regimen wechselt. Dieser Ansatz ist besonders effektiv für die Modellierung von Asset-Renditen mit realistischen dicken Enden (fat tails) und geklusterter Volatilität.
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Quellen
- 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. link ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Markov-Switching Multifractal Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/time-series/markov-switching-multifractal
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- GARCH-Modell (Volatilitätsvorhersage)Ökonometrie↔ vergleichen
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