引入跳跃和结构转换的中国股市已实现波动率预测研究:基于拓展的HAR-RV模型

发布时间：2017-08-09 15:33

  本文关键词：引入跳跃和结构转换的中国股市已实现波动率预测研究:基于拓展的HAR-RV模型

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【摘要】：结合日内跳跃识别方法和马尔可夫机制转换模型,对已实现波动率异质自回归模型(HARRV)进行拓展,以刻画连续波动、跳跃波动以及不同方向跳跃波动对未来波动影响的差异和波动的结构转换特征,并运用该模型对上证综指和深证成指高频数据进行实证分析。研究结果表明:在短期内,连续波动和跳跃波动对未来波动影响具有显著的差异;负向跳跃和正向跳跃往往同时发生且幅度相当,但负向跳跃波动对未来波动的影响更大;在不同波动状态下,历史波动对未来波动的影响存在较为明显的差异。MCS检验结果显示,区分跳跃波动方向和考虑波动的结构转换特征可以显著提升模型的样本内和样本外的预测能力。
【作者单位】： 金融安全协同创新中心;西南财经大学中国金融研究中心;西南财经大学经济信息工程学院;西南财经大学金融智能与金融工程四川省重点实验室;西南财经大学统计学院;
【关键词】： 最优抽样间隔 跳跃波动 结构转换 MCS检验
【基金】：国家自然科学基金重大研究计划(91218301);国家自然科学基金项目(71171168) 国家社会科学基金重点项目(11AZD077) 教育部社科研究基金规划项目(12YJA79002,13YJA790104) 西南财经大学中央高校基本科研业务费专项资金(JBK1307085,JBK120505,JBK130214,JBK150504,JBK131107)和西南财经大学中央高校科研业务费专项资金及四川省教育厅创新团队项目(JBK130401)资助
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 0引言对波动率的建模,是现代金融学研究的核心内容之一,在早期主要集中于GARCH模型、SV模型以及它们的扩展模型.然而,这些波动率模型都是基于日数据的收益率进行建模,损失了大量的日内交易信息,从而对真实波动率的估计和预测存在较大的偏差。随着计算机技术的飞速发展和金融

【参考文献】

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本文编号：646037