基于高频数据HAR-CVX模型的沪深300指数的预测研究

发布时间：2018-01-24 11:44

  本文关键词： 波动率预测 GARCH模型 SV模型 CVX HAR-CVX模型　出处：《中国管理科学》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：波动率可以衡量市场风险,对其准确预测在衍生品定价、风险管理和资产配置等方面有重要意义,是政府、资本市场及投资者共同关心的热点问题。本文在介绍了现有典型的各种波动率预测模型的基础上,将表示隐含波动率的市场波动率指数(CVX)作为影响因子引入高频数据HAR模型,构成HAR-CVX模型,该模型既利用了股票交易的高频数据,又利用了期权模拟交易的信息,最大程度地综合了可以利用的信息,所以预测效果更佳。以沪深300指数为研究对象,将几种常用波动率预测模型(GARCH模型、SV模型和HAR模型)与所提出的HARCVX模型进行滚动时间窗口样本外预测,并采用4种损失函数和SPA检验,对这几种模型的预测效果进行了评估,发现基于高频数据的HAR模型表现优于基于日收益率数据的GARCH模型和SV模型,并且加入了隐含波动率的HAR-CVX模型的预测效果更好。
[Abstract]:The fluctuation rate can measure the market risk . It is very important for its accurate prediction in derivative pricing , risk management and asset allocation , and it is a hot point of common concern of government , capital market and investors . The forecast effect of these models is evaluated by using four kinds of loss functions and SPA tests . It is found that HAR model based on high frequency data is better than those based on the daily return data , and the HAR - CVX model with implicit fluctuation rate is better .

【作者单位】： 上海外国语大学国际金融贸易学院;山东理工大学理学院;上海财经大学统计与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金委青年项目(71601123) 教育部人文社会科学青年基金项目(15YJC910004) 上海外国语大学青年基金项目(2015114051)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 3.上海财经大学统计与管理学院,上海200433)1引言波动率是金融市场的核心问题,对波动率控制不当,可能会使得风险过大,投资者遭受损失,不利于市场健康发展。波动率有如下几个方面的特征:第一,尖峰厚尾:Fama[1]、Mandelbrot[2]、Blattberg和Gonedes[3]等人的研究均表明波动率的，

本文编号：1459967