波动率预测:GARCH模型与隐含波动率

发布时间：2018-08-02 12:22

【摘要】：在预测未来波动率时,究竟是基于历史数据的时间序列模型还是基于期权价格的隐含波动率模型效率更高?本文对香港恒生指数期权市场所含信息的研究发现,在预测期限较短(一周)时,GARCH(1,1)模型所含信息较多,预测能力最强,但在预测较长期限(一个月)时,隐含波动率所含信息较多,预测能力较强。同时,期权市场交易越活跃,所反映的信息就越全面,隐含波动率的预测能力也就越强。
[Abstract]:In predicting future volatility, is the time series model based on historical data or the implied volatility model based on option price more efficient? This paper studies the information contained in the Hang Seng Index option market in Hong Kong. It is found that the GARCH (1 / 1) model contains more information and has the strongest forecasting ability when the forecasting period is shorter (one week), but when the forecasting period is longer (one month), Implied volatility contains more information and strong predictive ability. At the same time, the more active the option market is, the more comprehensive the information is, and the stronger the predictive ability of implied volatility is.
【作者单位】： 厦门大学金融系;新疆财经大学;
【基金】：国家自然科学基金面上项目:“非完美信息下基于观点偏差调整的资产定价”(70971114) 教育部“国际金融危机应对研究”应急项目:“金融市场的信息功能与金融危机预警”(2009JYJR051) 福建省自然科学基金:“卖空交易对证券市场的影响研究”(2009J01316)
【分类号】：F224;F830.7

【参考文献】

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【共引文献】

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