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Forecasting crude oil market volatility: A Markov switching multifractal volatility approach

机译：预测原油市场波动性：马尔可夫转换多重分形波动性方法

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We use a Markov switching multifractal (MSM) volatility model to forecast crude oil return volatility. Not only can the model capture stylized facts of multiscaling, long memory, and structural breaks in volatility, it is also more parsimonious in parameterization, after allowing for hundreds of regimes in the volatility. Our in-sample results suggest that MSM models fit oil return data better than the traditional GARCH-class models. The out-of-sample results show that MSM models generate more accurate volatility forecasts than either popular GARCH-class models or the historical volatility model. (C) 2015 International Institute of Forecasters. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我们使用马尔可夫切换多重分形（MSM）波动率模型来预测原油收益率波动率。在允许数百种波动率机制之后，该模型不仅可以捕获多尺度，长记忆和波动性结构化的风格化事实，而且在参数化方面也更加简约。我们的样本结果表明，MSM模型比传统的GARCH类模型更适合回油数据。样本外结果表明，MSM模型比流行的GARCH类模型或历史波动率模型生成更准确的波动率预测。 （C）2015年国际预测协会。由Elsevier B.V.发布。保留所有权利。

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