Out-of-sample performanceCompared w

Out-of-sample performanceCompared with in-sample performance, people are more concerned about out-of-sample model performance, because the latter canbe used to infer how well the model will perform in the practice. Therefore, we test for the out-of-sample performance of stock-bondportfolio constructed by our modified DCC-MIDAS model and compare it with other popular portfolio strategies such as DCC-MIDASþRCand DCC-MIDAS þ Investment Sentiment models. We divide the whole sample period into two subperiods: the in-sample periodfor modeling and parameter estimating, which extends from January 3, 1986 to December 31, 2009 (5744 data points) and the out-ofsampleperiod for evaluating portfolio performance, which is from January 1, 2010 to September 30, 2015 (1376 data points). Weestimate the model parameters using the in-sample data and then use the parameter estimates to forecast the future stock-bond ratio.Next we consider the optimal portfolio of stocks and bonds, that is, test for the out-of-sample performance of different strategies andcompare them. The return on a stock-bond portfolio can be denoted as:

結果 (繁體中文) 1:

外的樣品性能
與樣品的性能，人們更關心外的樣品模型的性能，因為後者可以相比
被用來推斷如何模型將在實踐中執行。因此，我們的測試股票債券的出樣品的性能
我們修改DCC-MIDAS模型構建投資組合，並與其他流行的投資策略，如DCC-MIDASþRC比較
和DCC-MIDASþ投資情緒模型。我們將整個採樣週期為兩個子週期：中取樣時間
進行建模和參數推定，其延伸從1986年1月3日至2009年12月31日（5744數據點）和出ofsample
期評估投資組合的表現，這是自2010年1月1日至2015年9月30日（1376個數據點）。我們
使用的樣本數據，然後使用參數估計來預測未來的股票債券比例估計模型參數。
接下來，我們考慮股票和債券的投資組合，也就是測試不同的策略的出樣品的性能和
比較。在股票，債券組合的收益率可以表示為：

結果 (繁體中文) 2:

樣品外性能
與樣本內性能相比，人們更關注樣本外模型性能，因為後者可以
用於推斷模型在練習中的表現如何。因此，我們測試股票債券的樣本性能
由我們修改的 DCC-MIDAS 模型構建的產品群組，並將其與其他流行的投資組合策略（如 DCC-MIDASC）進行比較
和 DCC-MIDAS # 投資情緒模型。我們將整個樣本週期劃分為兩個子週期：樣本內週期
用於建模和參數估計，從 1986 年 1 月 3 日一直延伸到 2009 年 12 月 31 日（5744 個資料點）和樣本外
評估投資組合績效的時期，即2010年1月1日至2015年9月30日（1376個資料點）。我們
使用樣本內資料估計模型參數，然後使用參數估計值預測未來的股票-債券比率。
接下來，我們考慮股票和債券的最佳投資組合，即測試不同策略的樣本外表現，
比較他們。股票債券投資組合的回報可以表示為：

結果 (繁體中文) 3:

樣本外效能
與樣本內效能相比，人們更關注樣本外模型的效能，因為後者可以
用於推斷模型在實踐中的效能。囙此，我們測試股票債券的樣本外表現
用改進的DCC-MIDAS模型構造投資組合，並與其他流行的投資組合策略（如DCC-MIDASþRC）進行比較
以及DCC-MIDASþ投資情緒模型。我們將整個採樣週期分為兩個子週期：採樣內週期
用於建模和參數估計，從1986年1月3日到2009年12月31日（5744個數據點）以及樣本外
投資組合績效評估期，自2010年1月1日至2015年9月30日（1376個數據點）。我們
利用樣本數據對模型參數進行估計，然後利用參數估計對未來的股票債券比率進行預測。
接下來，我們考慮股票和債券的最優組合，即測試不同策略和
比較一下。股票債券投資組合的回報率可以表示為：