考虑跳跃和隔夜波动的中国股票市场波动率建模与预测

发布时间：2017-11-15 10:35

  本文关键词：考虑跳跃和隔夜波动的中国股票市场波动率建模与预测

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【摘要】：本文用已实现波动率(Realized Volatility,RV)度量上证综指和深证成指在交易时间内的波动率,并将其分解为连续路径变差部分和由跳跃引起的非连续部分。这两部分与隔夜波动率共同构成日波动率。本文对日波动率的三个组成部分建立HAR-CJN模型,探究了波动率不同成分之间的相互影响以及在预测中的作用。结果表明连续变差对日波动率的各组成部分均有显著的正向影响,在预测中的贡献最大;而跳变差的影响一般比连续变差的要弱,且随着滞后期的长短而有所不同。样本外预测结果显示HAR-CJN模型的预测表现要远远优于GARCH族模型,并在向前一天和一月的预测中优于普通的HAR-RV模型。
【作者单位】： 上海财经大学经济学院;
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言波动率建模和预测一直是金融计量里最重要的研究领域之一。它在资产配置、资产定价、风险管理等方面都有重要的应用。常用的GARCH模型和随机波动模型一般是基于日数据或频率更低的数据对波动率进行建模。近年来由于高频数据的可得性,基于高频数据对波动率进行度量、建模，

本文编号：1189463