已实现波动与日内价差条件下的CVaR估计

发布时间：2018-10-12 12:01

【摘要】：随着高频金融数据的获取,已有很多基于高频数据的研究,包括已实现波动率的估计及其分布特征分析等.尝试结合日内高频数据和日收益率数据,基于Copula方法分析了日收益率与"已实现"波动率以及日内价差之间的相依结构.通过分象限对数据进行了Copula拟合,给出了一类特殊数据的联合分布估计方法,进而给出了已实现波动率和日内价差条件下的CVaR的估计方法.最后基于中国股市上证综指和深证成指的高频收益率数据进行了实证分析,并对两种条件下的CVaR方法进行了预测效果的比较,实证结果表明已实现波动率条件下的CVaR预测效果更好.
[Abstract]:With the acquisition of high-frequency financial data, there have been many researches based on high-frequency data, including the estimation of realized volatility and the analysis of its distribution characteristics. Based on the data of intraday high frequency and daily rate of return, the dependence structure of daily rate of return, "realized" volatility and intraday price difference is analyzed based on Copula method. The joint distribution estimation method of a class of special data is given by Copula fitting of the data in the quadrant, and the estimation method of CVaR under the conditions of realized volatility and intra-day price difference is given. Finally, based on the high-frequency yield data of Shanghai Composite Index and Shenzhen Composite Index, this paper makes an empirical analysis, and compares the prediction results of the CVaR method under the two conditions. The empirical results show that CVaR prediction under the condition of realized volatility is more effective.
【作者单位】：中国科学技术大学统计与金融系;
【基金】：国家自然科学青年科学基金资助项目(71001095;70901067) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20103402120010)
【分类号】：F224;F830

【参考文献】

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【共引文献】

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