基于符号价格极差的金融资产波动率预测研究

发布时间：2024-02-16 03:21

　　从价格极差在补充波动率预测方面的优秀表现和收益率符号信息在资本市场的广泛运用出发,本文将价格极差与收益率符号结合起来,构建了符号价格极差这一影响因子,并加入到4个主流的HAR模型中.基于上证综指的5分钟高频交易数据的实证结果表明:符号价格极差短期内对未来波动率影响显著且具有"非对称性",负(正)的符号价格极差导致未来波动率明显提高(降低);样本外预测结果显示,引入符号价格极差能够显著提高模型的预测能力且结果是稳健的,其中HAR-RSV-SR模型和HAR-Q-SR模型分别在对短期(1天)和中长期(5天和20天)的未来波动率预测中,表现出最高的预测精度.本文的结论对于波动率在资产定价和风险管理上的应用有着重要的参考价值.

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【部分图文】：

图２不同波动率模型在预测样本区间的预测结果（周样本外预测）??－１??＊??

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图３不同波动率模型在预测样本区间的预测结果（月样本外预测）??ＨＡＲ１．已－ＲＶ．

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图１不同波动率模型在预测样本区间的预测结果（日样本外预测）??－１??ｓ??

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图4-1上证综指日连续波动CV与跳跃波动JV时序图

基于符号价格极差的金融资产波动率预测研究28杠杆效应，坏消息对于资本市场波动的影响要远高于好消息所带来的的波动影响。本文根据正已实现半变分+和负已实现半变分序列的均值进行比较，可以初步判断出我国上证股票市场的已实现波动RV是否存在不对称现象。从表4-3可以看出，上证综指序列的日收....

本文编号：3900732