對(duì)波動(dòng)率的建模和估計(jì)傳統(tǒng)上主要基于由收盤價(jià)計(jì)算得到的收益率信息,而基于包含更多日內(nèi)價(jià)格變動(dòng)信息的價(jià)格極差對(duì)波動(dòng)率的研究卻相對(duì)較少.對(duì)經(jīng)典的針對(duì)價(jià)格極差動(dòng)態(tài)性建模的條件自回歸極差（CARR）模型進(jìn)行擴(kuò)展,借鑒隨機(jī)波動(dòng)率（SV）模型的建模思路,同時(shí)考慮波動(dòng)率的長(zhǎng)記憶特征,引入Gamma分布刻畫價(jià)格極差新息的分布,構(gòu)建了雙因子隨機(jī)條件極差（2FSCR）模型來(lái)描述價(jià)格極差的動(dòng)態(tài)性.進(jìn)一步,基于連續(xù)粒子濾波算法,給出了2FSCR模型參數(shù)的極大似然估計(jì)方法,并通過(guò)蒙特卡羅模擬實(shí)驗(yàn)表明了該估計(jì)方法的有效性.采用上證綜合指數(shù)（SSE）、深證成份指數(shù)（SZSE）、香港恒生指數(shù)（HSI）和美國(guó)標(biāo)普500指數(shù)（SPX）數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究,結(jié)果表明:2FSCR模型相比CARR模型以及單因子的SCR模型都具有更好的數(shù)據(jù)擬合效果.進(jìn)一步的模型診斷分析表明,2FSCR模型相比CARR模型和SCR模型能夠更好地刻畫價(jià)格極差新息的尾部分布,能夠更充分地捕獲波動(dòng)率的動(dòng)態(tài)特征（時(shí)變性、聚集性與長(zhǎng)記憶性）.采用滾動(dòng)窗方法對(duì)波動(dòng)率進(jìn)行預(yù)測(cè),利用價(jià)格極差與已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率作為比較基準(zhǔn)對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行了比較分析,結(jié)果表明:2FSC... 

【文章來(lái)源】：管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,23(01)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：18 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 2FSCR模型
2 估計(jì)方法
3 模擬實(shí)驗(yàn)
4 實(shí)證研究
    4.1 數(shù)據(jù)
    4.2 參數(shù)估計(jì)結(jié)果
    4.3 模型診斷
    4.4 樣本外波動(dòng)率預(yù)測(cè)
5 結(jié)束語(yǔ)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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