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[wintwin111]

Hallo,
ich möchte Volatilitäten von Aktien mithilfe des HARRV-Modells vorhersagen. Nun bin ich mir nicht sicher, ob ich die Anwendung des Modells richtig verstehe.
Das Modell hat folgende Form:

RV(d+1)=Beta0+Beta1*RV(d)+Beta2*RV(w)+Beta3*RV(m)

wobei RV(d) die heutige realized volatility ist. Analog ist RV(w) und RV(m) die realized volatility der letzen Woche bzw. des letzten Monats.
Wenn ich das richtig verstehe schätze ich die Betas mithilfe einer insample Schätzung. Die realized volatilities berechne ich mithilfe eines Schätzers (z.B. Garman-Klass). Da nun alle Werte der Regression bekannt sind
sollte ich die realized volatility von morgen mithilfe dieser Formel bestimmen können. Die Frage ist nun ob dies das richtige Vorgehen ist oder ich falsch liege?

Mit freundlichen Grüßen,
wintwin111

PS: Das Modell im Original ist in folgendem Paper beschrieben: Corsi F, 2002. A Simple Long Memory Model of Realized Volatility