本文關鍵詞：考慮跳躍和隔夜波動的中國股票市場波動率建模與預測

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【摘要】：本文用已實現(xiàn)波動率(Realized Volatility,RV)度量上證綜指和深證成指在交易時間內(nèi)的波動率,并將其分解為連續(xù)路徑變差部分和由跳躍引起的非連續(xù)部分。這兩部分與隔夜波動率共同構成日波動率。本文對日波動率的三個組成部分建立HAR-CJN模型,探究了波動率不同成分之間的相互影響以及在預測中的作用。結果表明連續(xù)變差對日波動率的各組成部分均有顯著的正向影響,在預測中的貢獻最大;而跳變差的影響一般比連續(xù)變差的要弱,且隨著滯后期的長短而有所不同。樣本外預測結果顯示HAR-CJN模型的預測表現(xiàn)要遠遠優(yōu)于GARCH族模型,并在向前一天和一月的預測中優(yōu)于普通的HAR-RV模型。
【作者單位】： 上海財經(jīng)大學經(jīng)濟學院;
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言波動率建模和預測一直是金融計量里最重要的研究領域之一。它在資產(chǎn)配置、資產(chǎn)定價、風險管理等方面都有重要的應用。常用的GARCH模型和隨機波動模型一般是基于日數(shù)據(jù)或頻率更低的數(shù)據(jù)對波動率進行建模。近年來由于高頻數(shù)據(jù)的可得性,基于高頻數(shù)據(jù)對波動率進行度量、建模，

本文編號：1189463