基于波动择时绩效的高维波动率估计量与预测模型研究

发布时间：2021-09-28 08:17

　　对协方差矩阵高频估计量和预测模型的选择,共同影响协方差的预测效果,从而影响波动择时投资组合策略的绩效。资产维数很高时,协方差矩阵高频估计量的构建会因非同步交易而丢弃大量数据,降低信息利用效率。鉴于此,将可以充分利用资产日内价格信息的KEM估计量用于估计中国股市资产的高维协方差矩阵,并与两种常用协方差矩阵估计量进行比较。进一步地,将三种估计量分别用于多元异质自回归模型、指数加权移动平均模型以及短、中、长期移动平均模型进行样本外预测,并比较在三种基于风险的投资组合策略下的经济效益。采用上证50指数中20只不同流动性成份股逐笔高频数据的实证研究发现:（1）无论是在市场平稳时期还是市场剧烈震荡期,长期移动平均模型都是高维协方差估计量预测建模的最优选择,在应用于各种波动择时策略时都可以实现最低成本和最高收益。（2）在市场平稳时期,KEM估计量是高维协方差估计的最优选择,应用于各种波动择时策略时基本都可以实现最低成本和最高收益;在市场剧烈震荡期,使用KEM估计量进行波动择时仍然可以在成本方面保持优势,但在收益上并不占优。（3）无论是在市场平稳时期还是市场剧烈震荡期,最低的成本都是在采用等风险贡献投... 

【文章来源】：中国管理科学. 2020,28(05)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

中信证券的方差走势图

中信证券和中国平安的协方差走势图

贵州茅台的方差走势图

【参考文献】：
期刊论文
[1]高频数据瞬时波动率核估计的窗宽选择及算法研究[J]. 王江涛,周勇.  中国管理科学. 2018(07)
[2]引入联跳的中国股市协方差预测——基于多元HAR模型[J]. 瞿慧,纪萍.  管理科学. 2016(06)
[3]高频波动率矩阵估计的比较分析——基于有噪非同步的金融数据[J]. 赵树然,姜亚萍,任培民.  中国管理科学. 2015(10)
[4]估计量和预测模型的选择对高频协方差阵的预测及组合收益的影响[J]. 刘丽萍,张国帅,白万平.  系统工程. 2015(08)
[5]多维金融高频协方差阵预测模型的比较分析[J]. 刘丽萍.  数学的实践与认识. 2014(12)



本文编号：3411557