基于高频数据的HAR模型研究

发布时间：2020-10-29 07:13

　　 随着金融市场的不断发展和完善,对金融市场的研究和探索也越发深入。其中对于金融市场中各类金融产品的波动率的研究在金融市场研究中占据着重要的地位。资产配置,套期保值,风险管理都无疑涉及到对波动率的把握和控制。近几年来,凭借着计算机技术突飞猛进的发展,高频交易数据获得越来越方便,而基于高频数据的己实现波动率的研究也越来越受到人们的重视,成为波动率研究中一个重要的方向。目前,将已实现波动率运用到中国金融市场中对我国金融市场的风险监管以及金融市场的建立和发展中的很多基础性问题的解决都具有非常重要的理论和现实意义。 本文主要是通过金融实证的方法,在分析总结其他研究者研究成果和经验的基础上,结合我国目前股票交易市场的特点,利用沪深300指数的高频数据建立HAR模型,以实证的方式研究中国股票交易市场的异质性。在模型中,我们考察了短期,中期和长期交易者在效益中产生的波动率对中国股票市场整体收益率波动的影响。同时对于原有的HAR的改进一般是引入GARCH模型消除残差的异方差性,而在本文中我们提出了另种方法,及在原有的HAR模型中加入状态转移机制,提高原模型对现实数据的拟合程度和解释作用。并用实证的方法证明该方法的可行性。 对实证结果进行分析后我们认为得到的改进后的H A R模型具有更好的解释作用。以日,周和月为状态量的改进后HAR模型的拟合优度均大于原有的H A R模型。同时我们还发现以日收益率分析市场行情走势的角度来说,市场的短期波动总是短期,中期,长期交易者产生的市场波动和市场中因重大信息或是其他因素引起的短期跳跃共同作用的结果；但是对于以周收益率和月收益率考察市场行情走势时,在市场行情上扬和行情低迷时,市场的短期波动总是短期,中期,长期交易者产生的市场波动发挥的作用却是不同的；而短期市场外部因素对市场波动不一定会有作用,这取决于市场行情的好坏。
【学位单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2013
【中图分类】：F832.51;F224
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究思路和方法
        1.2.1 研究思路
        1.2.2 研究方法
    1.3 主要内容和创新点
        1.3.1 主要内容
        1.3.2 创新点
第二章 文献综述
    2.1 已实现波动率
        2.1.1 跳跃性波动和连续性波动
        2.1.2 隔夜收益
        2.1.3 最优样本频率
    2.2 异质性市场理论
    2.3 HAR模型
    2.4 本章小结
第三章 实证模型及相关理论
    3.1 已实现波动率模型
        3.1.1 简单的离散时间模型
        3.1.2 无市场微观结构效应的连续时间模型
        3.1.3 市场微观结构噪声
    3.2 HAR模型
    3.3 本章小结
第四章 实证设计及结果分析
    4.1 实证方案设计
    4.2 实证数据的处理
        4.2.1 数据来源
t和日已实现波动率RV_t'>        4.2.2 每日收益率R_t和日已实现波动率RVt

        4.2.3 股票收益率RV_t的隔夜收益
t估计量的Z_t统计量'>        4.2.4 基于MedRV_t估计量的Z_t统计量
t、α和离散跳跃方差CJ_t、α'>        4.2.5 连续样本路径方差CV_t、α和离散跳跃方差CJ_t、α

    4.3 普通HAR模型
        4.3.1 HAR模型的初步建立
2）'>        4.3.2 HAR模型的检验（拟合优度R²）
        4.3.3 HAR模型的筛选
        4.3.4 HAR模型残差项检验
    4.4 嵌入状态转移的HAR模型
        4.4.1 普通HAR模型的评估
        4.4.2 普通HAR模型改进原理和方法
        4.4.3 改进后HAR模型的参数设置
        4.4.4 改进后HAR模型的检验
        4.4.5 改进后HAR模型的预测
    4.5 本章小结
第五章 结论与研究展望
    5.1 结论
    5.2 研究展望
参考文献
致谢
附录一、主要程序代码

【参考文献】

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本文编号：2860566

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