جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى QLIKE loss, Mincer–Zarnowitz regression, Diebold–Mariano test؟

يُعرف أيضًا باسم: QLIKE loss · Mincer--Zarnowitz regression · Diebold--Mariano test

Definition 18.9 Quantitative Methods · الفصل 18 — Volatility Models

The QLIKE loss is σ^2/h+ln⁡h\hat\sigma^2/h + \ln h (up to terms that do not involve hh), the negative Gaussian log-likelihood of the proxy’s return: minimised in expectation by h=E[σ^2]h = \E[\hat\sigma^2] and heavier on under-prediction than on over-prediction. The Mincer–Zarnowitz regression (1969) of the proxy on the forecast, σ^t2=a+bht+et\hat\sigma^2_t = a + bh_t + e_t, tests unbiasedness (a=0a = 0, b=1b = 1). The Diebold–Mariano test (1995) of equal accuracy divides the mean loss difference of two forecasts by its HAC standard error.

Out-of-sample accuracy of three one-day EUR/USD variance forecasts, 2015–2026 (3 002 days), as mean QLIKE relative to the 250-day window (lower is better): GARCH-t fitted on 1999–2014 -0.086, EWMA -0.060. Both differences are significant by the Diebold–Mariano test. Data: ECB euro reference rates (source: ECB statistics).
Figure 18.5. Out-of-sample accuracy of three one-day EUR/USD variance forecasts, 2015–2026 (3 002 days), as mean QLIKE relative to the 250-day window (lower is better): GARCH-tt fitted on 1999–2014 −0.086-0.086, EWMA −0.060-0.060. Both differences are significant by the Diebold–Mariano test. Data: ECB euro reference rates (source: ECB statistics).
اقرأ في الفصل →