本文選題：已實現(xiàn)波動率的預(yù)測　切入點：HAR模型　出處：《管理科學(xué)學(xué)報》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：構(gòu)建了包含時變系數(shù)和動態(tài)方差的貝葉斯HAR潛在因子模型(DMA(DMS)-FAHAR),并對我國金融期貨(主要是股指期貨和國債期貨)的高頻已實現(xiàn)波動率進(jìn)行預(yù)測.通過構(gòu)建貝葉斯動態(tài)潛在因子模型提取包含波動率變量、跳躍變量和考慮杠桿效應(yīng)的符號跳躍變量等預(yù)測變量的重要信息.同時,在模型中加入了投機(jī)活動變量,以考察市場投機(jī)活動對中國金融期貨市場波動率預(yù)測的影響.預(yù)測結(jié)果表明,時變貝葉斯?jié)撛谝蜃幽Ｐ驮谒袇⑴c比較的預(yù)測模型當(dāng)中具有最優(yōu)的短期、中期和長期預(yù)測效果.同時,具有時變參數(shù)和時變預(yù)測變量的貝葉斯HAR族模型在很大程度上提高了固定參數(shù)HAR族模型的預(yù)測能力.在股指期貨和國債期貨的預(yù)測模型中加入投機(jī)活動變量可以獲得更好的預(yù)測效果.
[Abstract]:The Bayesian HAR latent factor model including time-varying coefficient and dynamic variance is constructed, and the high frequency realized volatility of Chinese financial futures (mainly stock index futures and treasury bonds futures) is forecasted. State potential factor model extraction includes volatility variables. The important information of the predictive variables, such as jump variables and symbolic jump variables considering leverage effect, is also included in the model. In order to investigate the influence of market speculation on volatility prediction in Chinese financial futures market, the prediction results show that the time-varying Bayesian latent factor model has the best short-term among all the forecasting models involved in the comparison. Medium and long term predicted effects. At the same time, Bayesian HAR family model with time-varying parameters and time-varying predictive variables greatly improves the prediction ability of fixed-parameter HAR family model. The speculative variables can be added to the forecasting model of stock index futures and treasury bond futures. Get better prediction results.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院;中山大學(xué)嶺南學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究青年基金資助項目(17YJC630099) 教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金資助項目(17YJA790011) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費 廣東省自然科學(xué)基金博士科研啟動縱向協(xié)同管理試點資助項目(2017BQ014) 中國博士后基金面上資助項目(2017M612674) 廣州市金融服務(wù)創(chuàng)新和風(fēng)險管理基地資助項目
【分類號】：F724.5

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4 王s，

本文編號：1561640