發(fā)布時(shí)間：2017-11-15 10:35

  本文關(guān)鍵詞：考慮跳躍和隔夜波動(dòng)的中國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)率建模與預(yù)測(cè)

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【摘要】：本文用已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率(Realized Volatility,RV)度量上證綜指和深證成指在交易時(shí)間內(nèi)的波動(dòng)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(dòng)率共同構(gòu)成日波動(dòng)率。本文對(duì)日波動(dòng)率的三個(gè)組成部分建立HAR-CJN模型,探究了波動(dòng)率不同成分之間的相互影響以及在預(yù)測(cè)中的作用。結(jié)果表明連續(xù)變差對(duì)日波動(dòng)率的各組成部分均有顯著的正向影響,在預(yù)測(cè)中的貢獻(xiàn)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(zhǎng)短而有所不同。樣本外預(yù)測(cè)結(jié)果顯示HAR-CJN模型的預(yù)測(cè)表現(xiàn)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于GARCH族模型,并在向前一天和一月的預(yù)測(cè)中優(yōu)于普通的HAR-RV模型。
【作者單位】： 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【分類號(hào)】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言波動(dòng)率建模和預(yù)測(cè)一直是金融計(jì)量里最重要的研究領(lǐng)域之一。它在資產(chǎn)配置、資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面都有重要的應(yīng)用。常用的GARCH模型和隨機(jī)波動(dòng)模型一般是基于日數(shù)據(jù)或頻率更低的數(shù)據(jù)對(duì)波動(dòng)率進(jìn)行建模。近年來(lái)由于高頻數(shù)據(jù)的可得性,基于高頻數(shù)據(jù)對(duì)波動(dòng)率進(jìn)行度量、建模，

本文編號(hào)：1189463