Forecasting Non-Stationary Volatility with Hyper-Parameters
We consider sequential data that is sampled from an unknown process, so that the data are not necessarily iid. We develop a measure of generalization for such data and we consider a recently proposed approach to optimizing hyper-parameters, based on the computation of the gradient of a model selection criterion with respect to hyper-parameters. Hyper-parameters are used to give varying weights in the historical data sequence. The approach is successfully applied to modeling the volatility of Canadian stock returns one month ahead. Nous considerons des donnees sequentielles echantillonnees a partir d'un processus inconnu, donc les donnees ne sont pas necessairement iid. Nous developpons une mesure de generalisation pour de telles donnees et nous considerons une approche recemment proposee pour optimiser les hyper-parametres qui est basee sur le calcul du gradient d'un critere de selection de modele par rapport a ces hyper-parametres. Les hyper-parametres sont utilises pour donner differents poids dans la sequence de donnees historiques. Notre approche est appliquee avec succes a la modelisation de la volatilite des rendements d'actions canadiennes sur un horizon de un mois.