本文選題：燃油 + 波動率�。� 參考：《商業(yè)研究》2013年11期

【摘要】：通過選取上海期貨交易所燃油期貨價格指數(shù)5分鐘高頻收益數(shù)據(jù),本文構(gòu)造了經(jīng)調(diào)整的已實現(xiàn)波動率估計序列,運用4類非線性GARCH模型建模分析,描述了中國燃油期貨價格指數(shù)的波動特征,運用6種損失函數(shù)以及Diebold-Mariano檢驗法,實證檢驗了4類GARCH模型對燃油期貨價格指數(shù)波動的樣本外預(yù)測能力。就中國燃油期貨市場而言,基于高頻數(shù)據(jù)的FIAPARCH模型,能夠較好地描述中國燃油期貨價格的波動特征,并且具有最為出色的波動率預(yù)測能力,而IGARCH模型在某些損失函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)下也體現(xiàn)出了較好波動率預(yù)測能力。
[Abstract]:Based on the 5-minute high-frequency yield data of fuel futures price index of Shanghai Futures Exchange, this paper constructs an adjusted series of realized volatility estimates, and uses four kinds of nonlinear GARCH models to model and analyze. This paper describes the volatility characteristics of China fuel futures price index, and uses six loss functions and Diebold-Mariano test method to empirically test the ability of four kinds of GARCH models to predict the volatility of oil futures price index. As far as China's fuel futures market is concerned, the FIAPARCH model based on high frequency data can well describe the volatility characteristics of China's fuel futures prices, and it has the best ability to predict volatility. The IGARCH model also shows good volatility prediction ability under some loss function standards.
【作者單位】： 重慶文理學(xué)院數(shù)學(xué)與財經(jīng)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目,項目編號:71271227
【分類號】：F724.5;F764.1;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1923702