不同发展时期的中国股市波动跳跃:基于高频数据的实证分析

发布时间：2018-01-03 02:04

  本文关键词：不同发展时期的中国股市波动跳跃:基于高频数据的实证分析　出处：《国际商务(对外经济贸易大学学报)》2012年03期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 跳跃 波动预测 跳跃显著性检验 HAR模型 高频数据

【摘要】：本文以跳跃扩散过程为理论基础,利用2003年1月至2010年12月的上证综指5分钟高频数据,通过波动跳跃显著性检验方法与HAR-RV-J模型,探讨了在不同发展阶段上中国股市波动的跳跃特征与波动率模型的预测能力。实证研究的结果表明,越是波动激烈的时期,发生显著跳跃的频率越多、波动跳跃的幅度与强度越大;中国股市的波动跳跃包含着许多有利于改善波动预测的有效信息;股市的异常波动使得对波动预测的准确性大打折扣,市场变得更加难以预测。
[Abstract]:Based on the jump diffusion process, this paper uses the 5-minute high frequency data of Shanghai Composite Index from January 2003 to December 2010. Through the test method of volatility jump significance and HAR-RV-J model, this paper discusses the characteristics of volatility jump and the prediction ability of volatility model in different stages of development in China. The empirical results show that. In the period of intense fluctuation, the more frequency of significant jump, the greater the amplitude and intensity of fluctuation jump; The fluctuation jump of Chinese stock market contains a lot of effective information which is helpful to improve the volatility forecast. The unusual volatility in the stock market has made the accuracy of the volatility forecasts much less accurate, making the market more difficult to predict.
【作者单位】： 对外经济贸易大学;
【基金】：对外经济贸易大学学术创新团队资助项目
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 一、引言随着通讯与计算机技术的快速发展,金融市场日内高频数据逐渐被应用于波动率研究领域中。Andersen和Bollerslev(1998)提出的已实现波动率(Realized Vol-atility,RV)就是在对高频数据的研究基础上发展起来的度量波动率的新方法。RV本身不但具有不依赖于理论模型、计算

【二级参考文献】

相关期刊论文 前5条

1 王春峰,张庆翠;中国股市波动性过程中的长期记忆性实证研究[J];系统工程;2004年01期

2 徐正国,张世英;调整"已实现"波动率与GARCH及SV模型对波动的预测能力的比较研究[J];系统工程;2004年08期

3 沈国兵;中日贸易与人民币汇率:实证分析[J];国际经贸探索;2004年05期

4 谢建国,陈漓高;人民币汇率与贸易收支:协整研究与冲击分解[J];世界经济;2002年09期

5 徐正国;张世英;;多维高频数据的“已实现”波动建模研究[J];系统工程学报;2006年01期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 柳会珍;张成虎;李育林;;金融资产收益率波动预测——基于我国股票市场跳跃行为研究[J];当代经济科学;2011年05期

2 ;[J];;年期

3 ;[J];;年期

4 ;[J];;年期

5 ;[J];;年期

6 ;[J];;年期

7 ;[J];;年期

8 ;[J];;年期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

相关会议论文 前3条

1 程毛林;;周期叠加建模的方法探讨及其在经济波动预测中的应用[A];数学及其应用文集——中南模糊数学和系统分会第三届年会论文集（下卷）[C];1995年

2 陈可嘉;季平;刘思峰;张岐山;;灰色波形预测在经济周期波动中的应用[A];2006年灰色系统理论及其应用学术会议论文集[C];2006年

3 夏天;程细玉;;金融市场波动性预测的CARR类模型与GARCH类模型比较研究[A];科学发展观与系统工程——中国系统工程学会第十四届学术年会论文集[C];2006年

相关博士学位论文 前1条

1 赵毓婷;我国造船订单波动及其风险研究[D];哈尔滨工程大学;2011年

相关硕士学位论文 前7条

1 李嘉裕;数据挖掘方法在沪深300指数收益率波动预测的应用研究[D];厦门大学;2008年

2 周凤萍;非对称性模型在金融市场收益与波动研究中的应用[D];长春工业大学;2011年

3 杨俊萍;基于模糊集理论的采购价格决策模型研究[D];重庆大学;2008年

4 钟飞;统计方法在电子商务卖家行为分析中的应用[D];华东师范大学;2012年

5 白雪;世界油船订单量的波动及其预测研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

6 王巍巍;世界油船拆船量波动与预测研究[D];哈尔滨工程大学;2011年

7 李静;中国股票市场波动率预测模型比较及应用研究[D];山东大学;2012年

，

本文编号：1371887