Attention Without Estimation: Zero-Shot Time Series Foundation Models versus Long-Memory Econometrics in Realized Volatility Forecasting
यह शोध पत्र रियलाइज्ड वोलेटिलिटी फोरकास्टिंग के लिए ज़ीरो-शॉट टाइम सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल्स की तुलना शास्त्रीय लॉन्ग-मेमोरी ईकोनोमेट्रिक बेंचमार्क्स से करते हुए एक कठोर सैद्धांतिक और अनुभवजन्य ढांचा स्थापित करता है, जिसमें यह पाया गया है कि जबकि फाउंडेशन मॉडल्स GARCH और EWMA से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, वे अंततः HAR-फैमिली मॉडल्स के साथ कड़ी प्रतिस्पर्धा करते हैं जो वोलेटिलिटी डेटा में अधिकांश दोहन योग्य सिग्नल को कैप्चर करते हैं।