金融高频数据波动率度量比较——基于ARFIMA模型的VaR视角

发布时间：2017-11-18 03:23

  本文关键词：金融高频数据波动率度量比较——基于ARFIMA模型的VaR视角

  更多相关文章： 已实现极差 已实现波动率 ARFIMA模型 VaR LR检验

【摘要】：本文针对已实现波动率、己实现极差、双幂变差己实现波动率、截断双幂变差己实现波动率以及两尺度己实现波动率5种主要高频数据波动率度量,比较研究它们在VaR预测中的差异。运用ARFIMA模型描述波动率动态变化,偏学生分布、正念逆高斯分布和广义双曲分布刻画标准化收益率,建立VaR度量预测模型。利用上证综合指数高频数据进行实证分析,VaR回测检验表明,基于高频数据波动率度量ARFIMA模型,比基于低频数据GARCH类模型预测VaR效果更好,已实现极差比其他波动率度量VaR预测准确。
【作者单位】： 南京审计学院数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金项目——含微观噪音半鞅的二维尺度幂变差及其应用(11226201) 教育部人文社会科学研究青年项目——含微观噪音金融高频数据的统计分析及其在VaR度量中的应用(12YJCZH128)
【分类号】：F830;F224
【正文快照】： 一、引言 VaR预测表现优于采用R数据结论。Brownless和Gallo波动率度量准确预测对于VaR准确预测至关重要。一 (2010)对5700高频波动率度量VaR预测效果,运用纽约证方面,实际高频数据己实现波动率进行特征分析.Andereon 券市场4700股票高频数据,进行了系统比较分析得出,基于和BO

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本文编号：1198389