Volatility Spillovers in High-Dimensional Financial Systems: A Machine Learning Approach
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摘要
本文提出一种混合 HAR–ElasticNet 两步框架：先用 OLS 保留每个市场的高持久性自波动动力学，再对跨市场项使用 ElasticNet 做选择，从而在不损失点预测性能的前提下识别出稀疏的波动率溢出网络，结果显示仅 7/90 个跨市场系数为非零，商品（尤其原油）为主要接收方，而股指与国债在网络中较为孤立 [page::0][page::3][page::4][page::19]
