基于不同记忆性异方差模型的中国股票市场波动率预测

发布时间：2017-09-12 14:03

  本文关键词：基于不同记忆性异方差模型的中国股票市场波动率预测

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【摘要】：以中国股票市场最具代表性指数——上证综指的高频数据样本为例,通过构建具有不同记忆性的异方差模型并采用样本外的滚动时间窗(rolling time windows)预测法,计算了不同记忆性异方差模型对未来指数波动率的预测值,然后进一步运用具有bootstrap特性的SPA(superior predictive ability)检验法,实证研究了不同记忆性异方差模型对中国股票市场真实波动率的预测精度差异。实证结果显示:就中国股市而言,短记忆异方差模型的预测精度较长记忆模型更为优异,且SKST分布可以对中国股市收益分布所展现出的有偏(skewed)和尖峰胖尾(leptokurtic and fat tailed)等典型特征提供全面综合刻画。
【作者单位】： 西南财经大学中国金融研究中心;西南财经大学金融学院;
【关键词】： 波动预测 实现波动率 滚动时间窗 SPA检验
【分类号】：F832.51;F224.0
【正文快照】： t 1=1 对金融市场波动性的研究是现代金融理论的核心内容之一。由于波动性不仅是金融风险资产的决定因素,还是金融衍生产品定价中的一个关键参数,因此能否对市场波动做出准确的刻画和预测,直接关系到风险管理的有效性和衍生产品定价的合理性等重要问题。 为了刻画金融波动(收

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本文编号：837632