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[期刊] 运筹与管理
[作者]
唐振鹏 黄友珀 许雅妮
利用ｒｅａｌｉｚｅｄ ＧａｒＣＨ模型纳入高频信息，通过Ｃｏｐｕｌａ函数描述资产收益之间的复杂相依关系，构建资产组合市场风险度量的Ｃｏｐｕｌａ－ｒｅａｌｉｚｅｄ ＧａｒＣＨ模型，并以上证综指和深证成指的等权重组合进行实证分析。实证结果表明，用学生ｔ－Ｃｏｐｕｌａ函数描述上证综指和深证成指收益序列之间的相依关系比较恰当，与常用的ＧａｒＣＨ模型和ＧＪｒ－ＧａｒＣＨ模型相比，学生ｔ－Ｃｏｐｕｌａ与ｒｅａｌｉｚｅｄ ＧａｒＣＨ相结合的模型提供相对可靠、更具效率的Ｖａｒ估计以及更准确的ｅＳ估计。因此，资产组合市场风险度量有必要同时考虑高频信息和复杂相依关系。
[期刊] 证券市场导报
[作者]
西村友作 门明
本文以中国股市的已实现波动率(RV)与已实现极差波动率(RRV)为研究对象,采用LR检验与动态分位数检验对三种长记忆模型(ARFIMA、ARFIMAX、HAR)进行了VaR预测能力的比较研究。主要结论为:长记忆模型的VaR预测能力显著优于基于日收益率的GARCH模型,其中以在偏t分布下的ARFIMAX模型的表现为最佳;与标准正态分布相比,在偏t分布下计算得到的VaR值更能准确反映中国股市真实的VaR;中国股市的RV与RRV均具有长记忆性、波动非对称性等特征。
[期刊] 统计研究
[作者]
郭兴义,杜本峰,何龙灿
High-frequency data analysis is a new research field in financial econometrics. This paper reviews main results about empirical market and econometric modeling of high-frequency data, and argues about its prospect and importance in Chinese financial market.
关键词：
高频数据 实证金融 离散取值 ACD
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李永武 秦怡雯 李健 王雅实
汇率波动率是刻画外汇金融资产收益变化程度的指标，也是度量外汇风险的方法之一，汇率波动对经济与金融系统都有重要的影响。由于非平稳和非线性的特征，准确预测汇率波动率一直是金融研究的重点和难点。为了提高预测汇率波动率的准确性，本文采用基于人民币汇率高频数据计算的已实现波动率和机器学习方法，对数据进行分解集成和建模，提出了一种有效的多尺度EEMD-PSR-SVR-ARIMA预测模型。具体过程如下：首先，采用集合经验模态分解(EEMD)的方法将复杂的时间序列分解成不同尺度的本征模态函数和趋势项；然后采用支持向量回归(SVR)的方法对本征模态函数进行预测，并利用相空间重构和粒子群优化的方法来确定SVR模型的输入维数与参数。同时，使用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测趋势项；最后集成得到模型预测的结果。实证结果表明EEMD-PSR-SVR-ARIMA模型可以有效地提高汇率波动率预测的精度。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
于文华 杨坤 魏宇
相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现波动率异质自回归(HAR-RV-type)模型刻画行业指数波动,同时使用R-vine copula模型描述行业资产间相依结构,进一步结合均值-CVaR模型优化行业资产组合投资比例,构建组合风险的预期损失模型,并通过返回测试比较不同风险模型的精度差异。研究结果表明:将HAR族高频波动率模型引入组合风险分析框架,能够有效预测行业资产组合风险状况;高频波动率预测的准确性将进而影响组合风险测度效果,跳跃、符号跳跃变差以及符号正向、负向跳跃变差均有助于提高行业组合风险的预测精度。
[期刊] 经济学动态
[作者]
王天一 黄卓
囿于数据可得性,传统波动率模型使用的数据频率最高频率一般为日。随着技术进步,更高频率数据越来越引起研究者们的关注。应用高频数据可以在以下诸方面提升人们对于波动率的认识:(1)更好地了解波动率的动态特征;(2)有助于建立新的波动率模型,更准确地预测波动率;(3)作为一个更精确的波动率度量指标用于评价不同模型的预测结果,并为更复杂的模型提供估计工具;(4)能够识别波动率的不同组成部分,为金融理论和实践提供更多的对象和工具。本文就近年来基于高频数据的波动率建模及应用的研究进行评述和总结。
关键词：
高频数据波动率 金融风险 波动率
[期刊] 世界经济文汇
[作者]
王天一 赵晓军 黄卓
Hansen et al.(2012)提出了一种高频数据已实现测度与传统GARCH模型相结合的Realized GARCH模型。相对于传统的GARCH模型和EGARCH模型,本文着重考察Realized GARCH模型对于沪深300指数收益率分布以及波动率的预测能力,结果显示Realized GARCH模型在这两方面均超越了传统模型。另外,本文比较了Realized GARCH模型分布设定以及不同已实现测度对预测能力的影响,指出使用厚尾分布的Realized GARCH模型的预测能力最佳。使用不同抽样频率的已实现方差对模型预测有显著影响,其中使用剔除市场噪音的Realized Kernel可以...
[期刊] 武汉金融
[作者]
汪朋
本文在极值理论POT模型的基础上,引入了Copula连接函数,建立极值Copula模型,给出了组合风险价值VaR的计算公式,并以加元和日元回报为样本进行了实证分析,结果表明,极值Copula模型能较好地度量资产组合的风险,直接加权的方法会高估风险,假设资产组合服从多元正态分布会低估风险。
[期刊] 财经研究
[作者]
徐国祥 金登贵
扩展的ACD模型是金融高频数据分析的一种重要方法。根据Hentschel(1995)关于建立非对称GARCH模型家族的方法,原始自回归条件期间模型(Autoregres-sive Conditional Duration,简称ACD模型)可以产生多种扩展类型。文章通过对中国石化价格期间的实证分析,表明现有ACD模型强加的约束条件与数据实证相矛盾,而且证实了由扩展ACD模型赋予的许多弹性。综合考虑所有的实证结果,通过LogL、AIC以及D检验值的对比,BCACD、EXACD、LACDⅠ三类模型实证结果的效果最好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
房振明 王春峰 付臣余
以高频数据为基础,本文比较研究了股指风险价值的预测问题。通过构造日"已实现"波动,并建立对数"已实现"标准差的ARFIMA模型,进而构造高频风险价值预测模型。同时,该模型与能够考察非对称性和长记忆性的APARCH模型进行比较。研究结果表明,高频风险价值预测模型具有明显的优势,能够更好的预测风险。
[期刊] 金融研究
[作者]
尹优平 马丹
高频数据具有与低频数据截然不同的特征。本文研究了高频数据下ValueatRisk的计算方法,提出在GARCH模型失效时基于GP分布和非参数核密度方法的新方法,文中研究并得到了较理想的效果。
关键词：
高频数据 VaR 核估计 GP分布
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王天一 黄卓
"厚尾现象"是金融时间序列分布的一个普遍特征,本文将RealizedGARCH模型推广到容纳厚尾分布的情形,并将杠杆函数的幂次放松为待估参数。结果显示,使用Skewed-t分布的模型能够较好地反映收益率序列的厚尾和偏峰性质,放松的幂次参数可以给出更贴合数据的"信息冲击曲线"。引入厚尾分布亦可用改进Realized GARCH模型对实现测度的预测,其中使用标准t分布的模型给出的预测精度最高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马丹
本文研究了上海证券市场高频数据的动态特征。首先用可变傅立叶回归证明并过滤出5分钟收益的周期性,并用GH P方法得到了长记忆维数的估计。结果表明,上海股市存在以日为单位的周期性特征和相当显著的长记忆性,这可以用微观市场信息不对称假说和定价机制得到说明。同时,还证明了可变傅立叶回归是分析高频数据的有效手段,是高频数据和低频数据研究方法转换的桥梁。
关键词：
高频数据 周期效应 长记忆性
[期刊] 统计与决策
[作者]
于亦文,李永俭,于奎
本文利用上海证券市场高频数据,用方差比方法研究了金融市场有效性问题。研究表明,上证综指不服从随机游走,收益存在正相关,相关程度的变化呈现周期性,同时市场存在显著的异步交易现象,方差比统计量在较长的滞后期内呈显著的振荡衰减特性。
关键词：
市场有效性 方差比 高频数据
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