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.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.