中国资产价格跳跃行为研究——基于高频数据集的分析

发布时间：2017-10-14 05:17

  本文关键词：中国资产价格跳跃行为研究——基于高频数据集的分析

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【摘要】：利用日内高频数据,分别通过实现波动率模型和实现二次幂波动模型对资产价格的波动率和连续部分波动率建模,并据此得到资产价格跳跃部分的动态行为模型,分离出发生跳跃的天数、跳跃的大小和方向。结果显示,中国金融市场中的资产跳跃行为密集发生在市场波动性较大的时刻,其大小和间隔期均具有群聚现象,且五种代表性资产价格的跳跃密度均呈左偏分布,说明中国股权市场中向下发生的跳跃多于向上的跳跃。
【作者单位】： 暨南大学国际商学院;台湾中央研究院经济研究所;北京大学汇丰商学院;
【关键词】： 跳跃 波动性群聚 金融市场 高频数据
【基金】：广东省哲学社会科学“十二五”规划2014年度学科共建项目《我国与南亚太新兴市场经济合作中的风险传染效应及缓冲机制研究》(GD14XYJ30)
【分类号】：F832.5
【正文快照】： 一、引言Merton指出,在一般的价格模型框架中,若某个时段内金融资产的价格观察频率趋于无穷大时,将每个观察区间内的收益率平方加总后会概率一致均匀地收敛于上述时段的二次变差(Quadratic Variation)[1]。基于该思想,Andersen等人进一步发展得出了实现波动率RV(Realized Vola

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：1029203