中国股市波动率的广义周内特征及其预测模型
本文关键词:中国股市波动率的广义周内特征及其预测模型
更多相关文章: 波动率 周内效应 杠杆效应 溢出效应 高频数据
【摘要】:本文将Realized GARCH模型推广至基于周历日的时变参数情形以刻画杠杆和溢出效应的周内特征并避免传统GARCH类模型在拟合长记忆性与周内效应时两者相互干扰问题.将新模型应用于上海股票市场2001至2013数据的分析发现:我国股市波动率存在时变的杠杆效应和溢出效应.实证结果表明:新模型无论在样本外的预测能力还是在样本内的拟合度上都明显优于现有模型.
【作者单位】: 宁波工程学院理学院;上海财经大学统计与管理学院;中国人民大学统计与大数据研究院;
【关键词】: 波动率 周内效应 杠杆效应 溢出效应 高频数据
【基金】:国家自然科学基金(71371118);国家自然科学基金重点项目(71331006) 宁波工程学院博士科研启动基金~~
【分类号】:F224;F832.51
【正文快照】: i引言自EngW1]提出自回归条件异方差模型(ARCH模型)以来,股市波动率的建模和预测一直是实证金融和风险管理领域的研究热点之一.国内外文献研究的重点是对初始的ARCH模型不断地扩展和改进,使其更好地刻画股市波动率的各种特征和更精准地预测波动率(P00n等⑵,Bollerslev等阆).
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,本文编号:1000635
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