發(fā)布時間：2017-07-20 09:13

  本文關(guān)鍵詞：加權(quán)已實現(xiàn)極差四次冪變差分析及其應(yīng)用

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【摘要】：針對金融高頻數(shù)而開發(fā)的極差波動估計量因能更精確地度量波動率而備受關(guān)注.根據(jù)方差有效性結(jié)合數(shù)值模擬,推導(dǎo)出了已實現(xiàn)極差多冪次變差族中最優(yōu)的波動估計量,并依據(jù)無偏性和方差有效性給出了相應(yīng)的加權(quán)估計量.同時將這些估計量與已實現(xiàn)GRACH模型相結(jié)合,并對模型進(jìn)行擴(kuò)展.實證表明已實現(xiàn)極差四冪次變差是已實現(xiàn)極差多冪次變差族中最優(yōu)的波動估計量,加權(quán)的已實現(xiàn)極差四冪次變差能有效消除日歷效應(yīng)的影響,擴(kuò)展的已實現(xiàn)GRACH模型在擬合和預(yù)測效果上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的EGARCH模型.
【作者單位】： 福州大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 已實現(xiàn)極差多冪次變差 日歷效應(yīng) 已實現(xiàn)GARCH 預(yù)期不足
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71171056)
【分類號】：F224;F830
【正文快照】： 1引言波動率估計和建模一直是金融時間序列研究的核心內(nèi)容之一,這對金融資產(chǎn)組合投資、衍生品定價、風(fēng)險管理等方面極其重要.基于低頻數(shù)據(jù)的GARCH類和SV類模型,是研究波動率的主流工具和方法,已取得了豐富的研究成果,但遺憾的是這些模型不能直接應(yīng)用于高頻數(shù)據(jù)領(lǐng)域.隨著高頻數(shù)

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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4 大阪辦;櫻花盛開滿枝頭[N];中國旅游報;2000年

5 記者　 吳s，

本文編號：567268