【摘要】：隨著高頻金融數(shù)據(jù)的獲取,已有很多基于高頻數(shù)據(jù)的研究,包括已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的估計(jì)及其分布特征分析等.嘗試結(jié)合日內(nèi)高頻數(shù)據(jù)和日收益率數(shù)據(jù),基于Copula方法分析了日收益率與"已實(shí)現(xiàn)"波動(dòng)率以及日內(nèi)價(jià)差之間的相依結(jié)構(gòu).通過(guò)分象限對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了Copula擬合,給出了一類特殊數(shù)據(jù)的聯(lián)合分布估計(jì)方法,進(jìn)而給出了已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率和日內(nèi)價(jià)差條件下的CVaR的估計(jì)方法.最后基于中國(guó)股市上證綜指和深證成指的高頻收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析,并對(duì)兩種條件下的CVaR方法進(jìn)行了預(yù)測(cè)效果的比較,實(shí)證結(jié)果表明已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率條件下的CVaR預(yù)測(cè)效果更好.
[Abstract]:With the acquisition of high-frequency financial data, there have been many researches based on high-frequency data, including the estimation of realized volatility and the analysis of its distribution characteristics. Based on the data of intraday high frequency and daily rate of return, the dependence structure of daily rate of return, "realized" volatility and intraday price difference is analyzed based on Copula method. The joint distribution estimation method of a class of special data is given by Copula fitting of the data in the quadrant, and the estimation method of CVaR under the conditions of realized volatility and intra-day price difference is given. Finally, based on the high-frequency yield data of Shanghai Composite Index and Shenzhen Composite Index, this paper makes an empirical analysis, and compares the prediction results of the CVaR method under the two conditions. The empirical results show that CVaR prediction under the condition of realized volatility is more effective.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與金融系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71001095;70901067) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20103402120010)
【分類號(hào)】：F224;F830

【參考文獻(xiàn)】

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1 徐正國(guó),張世英;調(diào)整"已實(shí)現(xiàn)"波動(dòng)率與GARCH及SV模型對(duì)波動(dòng)的預(yù)測(cè)能力的比較研究[J];系統(tǒng)工程;2004年08期

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【共引文獻(xiàn)】

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3 徐運(yùn)保;陳奕播;;基于Copula函數(shù)的股市、房市與GDP相關(guān)性的實(shí)證分析[A];第三屆（2008）中國(guó)管理學(xué)年會(huì)論文集[C];2008年

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8 徐秋曼;兩相培養(yǎng)中有機(jī)相對(duì)紅豆杉細(xì)胞毒性作用的研究[D];天津大學(xué);2004年

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6 楊金華;基于SV模型的我國(guó)股市波動(dòng)性實(shí)證分析[D];江西財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

7 謝莉莉;商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)整合的Copula方法[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

8 謝保華;Copula函數(shù)在保險(xiǎn)投資組合風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

9 任克南;我國(guó)上市商業(yè)銀行匯率風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量研究[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 徐正國(guó),張世英;調(diào)整"已實(shí)現(xiàn)"波動(dòng)率與GARCH及SV模型對(duì)波動(dòng)的預(yù)測(cè)能力的比較研究[J];系統(tǒng)工程;2004年08期

4 唐勇;張世英;;高頻數(shù)據(jù)的加權(quán)已實(shí)現(xiàn)極差波動(dòng)及其實(shí)證分析[J];系統(tǒng)工程;2006年08期

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8 孟志青;虞曉芬;高輝;蔣敏;;基于條件風(fēng)險(xiǎn)值CVaR模型的房地產(chǎn)組合投資的風(fēng)險(xiǎn)度量與策略[A];第八屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

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10 張晨;李月環(huán);;基于調(diào)整“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率的滬深300指數(shù)高頻數(shù)據(jù)波動(dòng)性研究與預(yù)測(cè)[A];中國(guó)會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)高等工科院校分會(huì)2008年學(xué)術(shù)年會(huì)（第十五屆年會(huì)）暨中央在鄂集團(tuán)企業(yè)財(cái)務(wù)管理研討會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2008年

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6 葛振忠;基于隨機(jī)森林和Copula的港口物流能力研究[D];天津大學(xué);2010年

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8 段永桓;基于RFA和Copula的海南旅游業(yè)及高爾夫產(chǎn)業(yè)預(yù)測(cè)[D];天津大學(xué);2011年

9 彭選華;金融風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值量化分析的模型與實(shí)證[D];重慶大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：2266035