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The economic importance of rare earth elements volatility forecasts

机译：稀土元素波动性预测的经济重要性

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We compare the suitability of short-memory models (ARMA), long-memory models (ARFIMA), and a GARCH model to describe the volatility of rare earth elements (REEs). We find strong support for the existence of long-memory effects. A simple long-memory ARFIMA (0, d, 0) baseline model shows generally superior accuracy both in- and out-of-sample, and is robust for various subsamples and estimation windows. Volatility forecasts produced by the baseline model also convey material forward-looking information for companies in the REEs industry. Thus, an active trading strategy based on REE volatility forecasts for these companies significantly outperforms a passive buy-and-hold strategy on both an absolute and a risk-adjusted return basis.
机译：我们比较短记忆模型（ARMA），长内存模型（ARFIMA）和GARCH模型的适用性，以描述稀土元素（REES）的波动性。我们发现强烈支持存在长记忆效应。简单的长内存arfima（0，d，0）基线模型显示出在样本内和外观的卓越精度，对于各种副页和估计窗口具有鲁棒性。基线模型产生的波动性预测还为REES行业的公司传达了材料前瞻性信息。因此，基于REE波动率预测的积极交易策略对这些公司的预测显着优于绝对和风险调整的回报的被动买卖策略。

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