英文标题：
《Financial density forecasts: A comprehensive comparison of risk-neutral
  and historical schemes》
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作者：
Ricardo Crisostomo, Lorena Couso
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  We investigate the forecasting ability of the most commonly used benchmarks in financial economics. We approach the usual caveats of probabilistic forecasts studies -small samples, limited models and non-holistic validations- by performing a comprehensive comparison of 15 predictive schemes during a time period of over 21 years. All densities are evaluated in terms of their statistical consistency, local accuracy and forecasting errors. Using a new composite indicator, the Integrated Forecast Score (IFS), we show that risk-neutral densities outperform historical-based predictions in terms of information content. We find that the Variance Gamma model generates the highest out-of-sample likelihood of observed prices and the lowest predictive errors, whereas the ARCH-based GJR-FHS delivers the most consistent forecasts across the entire density range. In contrast, lognormal densities, the Heston model or the Breeden-Litzenberger formula yield biased predictions and are rejected in statistical tests.
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中文摘要：
我们调查了金融经济学中最常用的基准的预测能力。我们通过在21年多的时间段内对15个预测方案进行综合比较，探讨概率预测研究的常见注意事项——小样本、有限模型和非整体验证。所有密度均根据其统计一致性、局部精度和预测误差进行评估。使用一个新的综合指标，综合预测分数（IFS），我们表明，风险中性密度在信息内容方面优于基于历史的预测。我们发现，方差伽马模型产生了观测价格的最高样本外可能性和最低的预测误差，而基于ARCH的GJR-FHS在整个密度范围内提供了最一致的预测。相反，对数正态密度、赫斯顿模型或布里登-利岑伯格公式产生了有偏差的预测，在统计测试中被拒绝。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Risk Management        风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Probability        概率
分类描述：Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用：例如中心极限定理，大偏差，随机微分方程，统计力学模型，排队论
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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