多分形波动率预测模型及其MCS检验

发布时间：2017-08-22 17:47

  本文关键词：多分形波动率预测模型及其MCS检验

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【摘要】：以上证综指的5 min高频数据为例,在已有的多分形波动率(multifractal volatility)测度方法基础上,提出了新的波动率测度方法及模型.运用滚动时间窗的样本外预测技术以及比SPA检验更具优势的"模型信度设定检验"(model confidence set,MCS),对比了新的波动率测度模型和主流的GARCH族以及已实现波动率(realized volatility)模型的预测精度.实证结果显示:不论是短记忆模型还是长记忆模型,多分形波动率模型的预测精度明显优于GARCH族模型,且长记忆模型的预测能力要好于短记忆模型.同时,在多数损失函数下,新提出的多分形波动率测度方法及其动力学模型的预测效果都是最优的.
【作者单位】： 西南交通大学经济管理学院;
【关键词】： 多分形波动率 GARCH族模型 已实现波动率模型 滚动预测 MCS检验
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071131;71371157) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120184110020) 教育部人文社科基金规划资助项目(14YJC790073) 四川省科技青年基金资助项目(2015JQO010)
【分类号】：F830.9;F224
【正文快照】： 0引言在金融市场中,分形(fractal)被认为是个“典型事实”(stylized fact),因多数学者已经发现金融市场存在显著且复杂的分形特征[1-4].有趣的是,分形不仅存在于成熟股票市场,而且还存在于新兴股票市场,但成熟市场的分形强度要弱于新兴市场[5].值得一提的是,对中国股票市场的

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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10 夏U，

本文编号：720540