Автокорреляция в глобальном стохастическом тренде

В данной работе развивается т.н. модель выделения глобального стохастического тренда, предложенная в работе Korhonen, Peresetsky (2013b). Идея этой модели заключается в том, что рыночные индексы (такие как индекс S&P, FTSE, Nikkei) предполагаются зависимыми от некоторого обобщающего их ненаблюдаемого глобального тренда финансовых рынков, имеющего стохастический характер. Отличительной чертой этой модели является то, что она учитывает тот факт, что доходности рыночных индексов являются несинхронными, если на них смотреть с позиции единой временной шкалы (например, GMT/UTC). В модели Korhonen, Peresetsky (2013b) изменения глобального стохастического тренда моделировались как независимые нормальные случайные величины. В данной работе мы развиваем модель для приращений глобального тренда и предполагаем, что возможна автокорреляция между соседними приращениями в глобальном стохастическом тренде. По результатам оценивания модели с 3 индексами S&P, FTSE, Nikkei гипотеза об отсутствии автокорреляции отвергается. В работе также выделяется сам глобальный стохастический тренд (его оценка) и сравнивается с фьючерсным контрактом S&P e-mini. Помимо этого, рассматривается то, как меняются во времени коэффициенты (с помощью оценивания модели в скользящих окнах), Модель может быть использована для построения эконометрических прогнозов наблюдаемых рыночных доходностей. В последнем разделе оценивается точность прогнозов и сравнивается с другими способами прогнозирования, проводятся тесты на сравнение эффективности прогноза.