期貨市場波動性反映了市場的活躍度和流動性,是政府管控市場的重要決策來源,是投資者測量風(fēng)險、實現(xiàn)資產(chǎn)保值的有利工具。已有研究表明,因加入了對過去時期的預(yù)測方差,GARCH模型比ARCH模型更能反映市場數(shù)據(jù)信息。然而在實際應(yīng)用中,GARCH模型經(jīng)常因數(shù)據(jù)的離散性而無法適應(yīng)金融市場的結(jié)構(gòu)突變,進(jìn)而導(dǎo)致波動性預(yù)測效果不夠理想。為解決上述問題,結(jié)合HMM和GARCH模型預(yù)測中國期貨市場收益率的波動性。通過GARCH模型計算期貨的波動率序列;利用K均值法對波動率序列聚類得出觀察序列;根據(jù)HMM劃分波動率的狀態(tài),將不同狀態(tài)對應(yīng)的收益率代入HMM-GARCH模型,以得到不同狀態(tài)下的波動率;通過VIX公式計算波動指數(shù),以測量市場的波動性�；谝陨线壿�,選用滬深300股指期貨作為標(biāo)的,以2015年5月至2016年4月為樣本期,驗證模型的有效性。研究結(jié)果表明,一方面,HMM-GARCH模型的MAD和MSE兩種損失函數(shù)值均比GARCH模型的低,表明擬合損失和錯誤少,可見與GARCH模型相比,HMM-GARCH模型能更好地擬合樣本數(shù)據(jù)并預(yù)測市場信號;另一方面,基于HMM-GARCH模型的波動率指數(shù)顯示,在樣本期... 

【文章來源】：管理科學(xué). 2019,32(05)北大核心CSSCI

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對數(shù)收益率走勢圖

根據(jù)GARCH模型的特性，本研究預(yù)測到的波動率展示的是未來1個小時的波動幅度。圖3給出本研究對滬深300股指期貨波動率指數(shù)的預(yù)測情況，圖4給出滬深300股指期貨實際的價格走勢。觀察圖3可知，本研究預(yù)測滬深300股指期貨將先呈現(xiàn)一段時間的小幅頻繁波動，此后波動幅度加大，而后一段時間內(nèi)波動幅度保持較高水平并呈增長態(tài)勢，最終繼續(xù)轉(zhuǎn)為大幅跳躍性波動。對比兩圖發(fā)現(xiàn)，圖3中的波動率指數(shù)對圖4中的期貨價格波動情況有較好的預(yù)測效果。圖4中的滬深300股指期貨價格在一段時間的小幅波動后快速增長，價格變化區(qū)間增大，而后價格大幅跳水，這與圖3的預(yù)測波動情況相吻合。因此，本研究建立的HMM-GARCH組合模型是有效可行的，能夠計算出與中國期貨市場走勢相關(guān)的波動率。通過對中國期貨市場波動性的研究，能夠反映期貨投資者對未來期貨市場波動性的預(yù)期，并能起到警示大盤漲跌幅度的作用，對于現(xiàn)貨的走勢預(yù)測也有一定的參考意義。圖4 滬深300股指期貨價格走勢圖

滬深300股指期貨價格走勢圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]期貨市場高頻數(shù)據(jù)的長記憶性研究[D]. 袁彩萍.南京理工大學(xué) 2013
[2]基于高頻數(shù)據(jù)的中國股市VaR風(fēng)險研究[D]. 伍習(xí)麗.重慶大學(xué) 2013



本文編號：3014348