HAR-RV-EMD-J模型及其对金融资产波动率的预测研究

发布时间：2018-01-15 16:34

  本文关键词：HAR-RV-EMD-J模型及其对金融资产波动率的预测研究　出处：《管理评论》2017年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：本文在HAR-RV模型的基础上,运用EMD等方法将模型中的已实现波动率分解成高频已实现波动率、低频已实现波动率和趋势已实现波动率,并加入跳跃波动率成分,构建HARRV-EMD-J模型;接着,以沪深300股指和沪深300股指期货的5分钟高频交易数据为实证样本,对HAR-RV-EMD-J模型以及常见的四个HAR类波动率模型进行样本内分析和样本外分析,并对其分析结果进行稳健性检验。研究发现:在HAR-RV-EMD-J模型中,高频已实现波动率和低频已实现波动率包含对未来1日、1周、2周和1月波动率的预测信息较多,而趋势已实现波动率和跳跃波动率包含的预测信息较少;HAR-RV-EMD-J模型对未来1日、1周、2周和1月波动率的样本内和样本外预测能力都明显强于其他四个HAR类波动率模型。
[Abstract]:Based on the HAR-RV model, using EMD method has been implemented in the model decomposes the volatility into high realized volatility, low realized volatility and realized volatility trend, and jump volatility components, construct the HARRV-EMD-J model; then, with the CSI 300 index and CSI 300 stock index futures 5 minute high-frequency data as an example, the analysis of HAR-RV-EMD-J model and four HAR wave common rate model of sample analysis and sample analysis, and the results of robustness test. The study found: in the HAR-RV-EMD-J model, realized volatility of high-frequency and low-frequency realized volatility of the next 1 days. 1 weeks, 2 weeks in January and forecast information more volatility, and the trend of the realized volatility and jump volatility forecast containing less information; HAR-RV-EMD-J model for the next 1 days, 1 weeks, 2 weeks and volatility in January The rate of both sample and out of sample forecasting ability is obviously stronger than the other four HAR model.

【作者单位】： 中南大学商学院;厦门大学经济学院;温州大学金融研究院;长沙理工大学数学与计算科学学院;中国科学院数学与系统科学研究院管理决策与信息系统重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(71371195;71431008;71471020;71633006) 国家社会科学基金重大项目(14ZDA045) 中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015zzts006)
【分类号】：F224;F832.51;F724.5
【正文快照】： 引言 金融资产波动率的度量和预测一直是金融学者关注和研究的热点。近年来,随着计算机技术的迅速发展,大大降低了金融资产高频交易数据的记录和存储成本,使得金融资产高频交易数据日益成为研究金融资产波动率的重要手段。Anderson和Bollerslev首次使用高频交易数据提出一种，

本文编号：1429178