【摘要】：本文基于最近發(fā)展起來的非參數(shù)高頻數(shù)據(jù)波動(dòng)估計(jì)和跳躍識(shí)別方法,將波動(dòng)中的連續(xù)成分和跳躍成分分離開來,在月度頻率上進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)收益權(quán)衡和波動(dòng)非對(duì)稱性檢驗(yàn)。文章得出以下幾點(diǎn)結(jié)論:首先,中國(guó)股市的跳躍存在明顯的聚類特征(特別是2008年左右),已實(shí)現(xiàn)方差所代表的市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)對(duì)收益率并沒有明顯的解釋效力;其次,跳躍成分對(duì)收益率有穩(wěn)健的預(yù)測(cè)作用,跳躍波動(dòng)與收益率負(fù)相關(guān);最后,跳躍特別是負(fù)向跳躍更為準(zhǔn)確地反映波動(dòng)的非對(duì)稱性,并可以提高對(duì)波動(dòng)的預(yù)測(cè)效果。
[Abstract]:Based on the recently developed non-parametric high-frequency data volatility estimation and jump identification method, the continuous component and jump component of volatility are separated, and risk return tradeoff and volatility asymmetry test are carried out in monthly frequency. The paper draws the following conclusions: firstly, the jump of Chinese stock market has obvious clustering characteristics (especially about 2008), and the market risk represented by realized variance has no obvious explanatory effect on the yield; Secondly, the jump component has a robust predictive effect on the return, and the jump volatility is negatively correlated with the return. Finally, the jump, especially the negative jump, more accurately reflects the asymmetry of the volatility, and can improve the forecasting effect of the volatility.
【作者單位】： 廈門大學(xué)王亞南經(jīng)濟(jì)研究院;廈門大學(xué)財(cái)務(wù)管理與會(huì)計(jì)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71001087)的資助
【分類號(hào)】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 王p，

本文編號(hào)：2340422