波動率是金融風(fēng)險管理、衍生品定價、以及投資組合構(gòu)建等領(lǐng)域的關(guān)鍵變量,對波動率的準(zhǔn)確預(yù)測一直是現(xiàn)代金融學(xué)研究的熱點問題。如何準(zhǔn)確預(yù)測波動率,對投資者管理資產(chǎn)風(fēng)險及監(jiān)管者控制市場風(fēng)險、保證市場穩(wěn)定均具有重大的理論和現(xiàn)實意義。大量國內(nèi)外研究文獻(xiàn)表明,基于高頻數(shù)據(jù)的已實現(xiàn)波動率理論模型在測度和預(yù)測市場波動率領(lǐng)域相較于傳統(tǒng)波動率模型(如GARCH族模型)具有顯著的優(yōu)勢。 本文基于Andrew和Vitaliy (2011)的時變概率密度函數(shù)理論提出一個己實現(xiàn)波動率的非參數(shù)預(yù)測模型——TVF模型,并與Corsi(2004)提出的HAR-RV模型進(jìn)行比較分析。再者,為綜合吸收非參數(shù)的TVF模型和線性的HAR-RV模型的各自特征,本文考慮組合預(yù)測方法,首創(chuàng)性地構(gòu)造了一種自適應(yīng)時變組合權(quán)重,并以此構(gòu)建自適應(yīng)組合預(yù)測模型,以期獲得比經(jīng)典的算術(shù)平均組合預(yù)測模型更高的預(yù)測精度。本文以滬深300股指期貨的5分鐘高頻價格數(shù)據(jù)作為實證研究樣本,計算出樣本內(nèi)已實現(xiàn)波動率值,并以HAR-RV模型、TVF模型、算術(shù)平均組合預(yù)測模型和自適應(yīng)組合預(yù)測模型對其建模,預(yù)測樣本外已實現(xiàn)波動率,同時引入基于低頻數(shù)據(jù)的GARCH模型和F...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    第一節(jié) 研究背景及意義
    第二節(jié) 國內(nèi)外研究文獻(xiàn)綜述
    第三節(jié) 研究內(nèi)容及思路框架
    第四節(jié) 研究創(chuàng)新點
第二章 已實現(xiàn)波動率理論
    第一節(jié) 已實現(xiàn)波動率的理論基礎(chǔ)
    第二節(jié) 己實現(xiàn)波動率的最優(yōu)采樣頻率及算法
        一、最優(yōu)采樣頻率
        二、己實現(xiàn)波動率的算法
    第三節(jié) 已實現(xiàn)波動率的特征
    第四節(jié) 己實現(xiàn)波動率模型的優(yōu)勢
第三章 己實現(xiàn)波動率預(yù)測模型的理論框架
    第一節(jié) HAR-RV模型
    第二節(jié) TVF模型
        一、指數(shù)加權(quán)移動平均法
        二、經(jīng)典核密度估計
        三、動態(tài)核密度估計
        四、TVF模型的參數(shù)估計
    第三節(jié) 自適應(yīng)組合預(yù)測模型
        一、組合預(yù)測理論概述
        二、自適應(yīng)權(quán)重組合預(yù)測模型
    第四節(jié) GARCH和FIGARCH模型
第四章 模型預(yù)測能力的評價體系
    第一節(jié) 滾動時間窗口預(yù)測策略
    第二節(jié) 損失函數(shù)法
    第三節(jié) SPA檢驗
    第四節(jié) M-Z回歸法
第五章 已實現(xiàn)波動率預(yù)測模型的實證研究
    第一節(jié) 樣本數(shù)據(jù)說明及描述性統(tǒng)計
        一、樣本數(shù)據(jù)說明
        二、描述性統(tǒng)計
    第二節(jié) 基于損失函數(shù)法的模型預(yù)測能力評價結(jié)果
    第三節(jié) 基于SPA檢驗的模型預(yù)測能力評價結(jié)果
    第四節(jié) 基于M-Z回歸法的模型預(yù)測能力評價結(jié)果
第六章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3843997