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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
吴鑫育 韩扬 马超群
极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包含的信息,构建了带隐含波动率的混频CARR (CARR-MIDAS-Ⅳ)模型对极差波动率进行建模和预测。CARR-MIDAS-Ⅳ模型通过引入MIDAS结构能够捕获条件极差的长期趋势过程(长期记忆特征)。而且,CARRMIDAS-Ⅳ模型同时考虑了极值信息以及隐含波动率包含的关于未来波动率的信息(前瞻信息)对波动率建模和预测。采用恒生指数和标普500指数及其隐含波动率数据进行的实证研究表明,充分考虑条件极差的长记忆性(MIDAS结构)以及隐含波动率包含的信息对于极差波动率建模和预测具有重要作用。总体而言,本文构建的CARR-MIDAS-Ⅳ模型相比其他许多竞争模型具有更为优越的数据拟合效果以及波动率预测能力。特别地,CARR-MIDAS-Ⅳ模型对于中、高波动期波动率的预测具有较强的稳健性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
周杰 刘三阳
无论是在理论研究领域还是在应用领域,波动率的预测已经成为现代金融经济学和金融工程的重要课题。Chou(2005)针对极差提出了条件自回归极差模型(CARR)。本文在Parkinson(1980)的基础上,对极差作出了一个简单的修正,使得相应的CARR模型成为标准差的动态模型;然后以上证指数2001年4月27日至2005年12月5日的周收益率数据为样本,采用滚动样本的方法,利用CARR模型和GARCH模型分析了样本数据,作出了上证指数波动率样本外1至8周的预测,在多种事后波动率的测度下比较了修正后的CARR模型与GARCH模型对上证指数波动率的预测能力,证实了CARR模型在理论上的有效性。
关键词：
极差 CARR GARCH 预测
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
鲁万波 于翠婷 王敏
为提高条件自回归极差(CARR)模型的预测精度,将参数CARR模型与非参数GARCH模型相结合,构建了非参数CARR模型并给出估计算法。蒙特卡洛模拟研究结果表明:相比参数CARR模型的拟合效果,本文提出的非参数CARR模型的拟合效果更佳。为了比较两者的预测效果,以沪深300指数作为研究波动率的样本,基于非参数CARR(1,1)模型和参数CARR(1,1)模型研究了中国股市波动性的预测,四种预测误差度量的实证结果表明:无论是样本期内还是样本期外,与参数CARR(1,1)模型对股市波动性的预测精度相比,非参数CARR(1,1)模型的预测精度更高。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
蔡艳萍 谢家泉
结合高频数据和自回归条件持续性(ACD)模型进行的研究表明:在中国市场,自回归条件持续性模型可以成功用来衡量交易到达的强度。最后展望了该模型的发展方向。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
郑振龙 黄薏舟
在预测未来波动率时,究竟是基于历史数据的时间序列模型还是基于期权价格的隐含波动率模型效率更高?本文对香港恒生指数期权市场所含信息的研究发现,在预测期限较短(一周)时,GARCH(1,1)模型所含信息较多,预测能力最强,但在预测较长期限(一个月)时,隐含波动率所含信息较多,预测能力较强。同时,期权市场交易越活跃,所反映的信息就越全面,隐含波动率的预测能力也就越强。
关键词：
隐含波动率 GARCH模型 信息含量
[期刊] 南开经济研究
[作者]
周杰 刘三阳 邵锡栋
考虑到金融市场收益率分布的厚尾性,在数值模拟的基础上,提出了一类新的波动率模型-条件自回归拟极差模型(QCARR)。QCARR和Chou(2005)所提出CARR模型,Engle(2002)所提出的ACD模型等具有类似的结构,可看作CARR在样本分位数下的推广。利用上证综指估计了两种特殊类型的QCARR模型(QCARR_1,OCARR_2),采用滚动样本预测的方法,比较了上述模型与经过常数调整的CARR (ACARR)以及GARCH的样本外预测能力。结果表明:(i)对模拟数据,在所考虑的估计方法中,第二类拟极差估计和调整极差估计最优。(ii)对上证综指收益率数据,无论是预测的误差分析还是回归分...
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
郭宝才 项琳
为探究资产价格的跳跃行为和收益波动的非对称效应对波动率预测的影响，以高频数据建模为视角，基于跳跃、好坏波动率将Realized EGARCH-MIDAS模型进行拓展，以提升模型的波动率预测能力与风险度量效果。运用拓展后的模型，以沪深300指数价格高频数据为样本进行实证分析，探究中国股票市场的波动性规律，并采用似然函数、信息准则和基于损失函数的DM与MCS等检验方法，综合比较了改进前后的模型对波动率及风险值的预测效果。实证结果显示：(1)沪深300指数收益的长期波动主要来源于连续波动而非跳跃波动，且受正连续波动影响更大，而负跳跃对波动具有明显的负向冲击；(2)文章提出的拓展模型均能更好地捕捉波动率的长记忆性，在样本内估计和样本外预测上也都有更好的表现，其中同时考虑跳跃与非对称影响的Realized EGARCH-MIDAS-RSJ拓展模型拥有最优的估计及预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿立艳 马军海
条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。
[期刊] 证券市场导报
[作者]
刘勇 白小滢
在异质自回归模型(HAR-RV)中引入中国上证50ETF期权隐含信息和投资者情绪,本文分别对中国股票市场未来日、周和月波动率进行预测。研究发现,期权隐含信息和投资者情绪能够提高HAR-RV模型对股票市场未来波动率的预测效果。投资者情绪对未来波动率的影响存在两种机制:在情绪高涨期间,月已实现波动率与未来波动率正相关,说明以个人投资者占主体所引起的价格信息机制,在中国股票市场交易中占主导作用;风险中性偏度与未来波动率负相关,说明以个人投资者占主体所引起的噪声交易机制占主导作用。
[期刊] 经济问题
[作者]
屈满学 王鹏飞
为分析我国波动率指数核心指标的信息有效性,使用包含回归法等方法来判断我国波动率指数的预测能力,通过构建并比较了无模型偏差的隐含波动率、已实现波动率和GARCH族模型波动率后,分别比较了这几类波动率在不同期限的预测效果。实证结果表明,上海证券交易所公布的中国波动率指数(i VIX)在预测未来一个月市场风险的能力要强于历史已实现波动率与GARCH族波动率,但是其预测能力不及发达国家有效,原因在于我国期权市场并非完全有效市场。
关键词：
隐含波动率 已实现波动率 风险预警
[期刊] 经济问题
[作者]
屈满学 王鹏飞
为分析我国波动率指数核心指标的信息有效性,使用包含回归法等方法来判断我国波动率指数的预测能力,通过构建并比较了无模型偏差的隐含波动率、已实现波动率和GARCH族模型波动率后,分别比较了这几类波动率在不同期限的预测效果。实证结果表明,上海证券交易所公布的中国波动率指数(i VIX)在预测未来一个月市场风险的能力要强于历史已实现波动率与GARCH族波动率,但是其预测能力不及发达国家有效,原因在于我国期权市场并非完全有效市场。
关键词：
隐含波动率 已实现波动率 风险预警
[期刊] 统计研究
[作者]
于孝建 王秀花
本文将Hansen等(2012)的Realized GARCH模型扩展为包含日内收益率、日收益率以及已实现波动率的混频已实现GARCH模型(M-Realized GARCH模型)。该模型将日内交易分为前后两段,引入了混频均值方程,并对混频均值方程的残差分别建立条件波动率方程和已实现日波动率方程。本文采用2013—2016年沪深300指数混频数据,分别在扰动项服从正态分布、t分布和广义误差分布的假设下,采用损失函数、SPA检验、kupiec检验和动态分位数检验法,对GARCH、Realized GARCH和
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
赵华 蔡建文
基于误差项服从正态分布、t分布、广义误差分布的GARCH族模型和MRS-GARCH模型对中国股市波动的结构变化特征进行了实证研究。结果表明,中国股市存在显著的高、低波动状态,两种波动状态的ARCH和GARCH项系数存在较大差异;高、低波动状态均具有较长的持续时间,低波动状态的持续时间长于高波动状态的持续时间,且中国股市更易于从高波动状态转向低波动状态;MRS-GARCH模型预测效果总体上优于GARCH族模型,基于正态分布的MRS-GARCH模型短期预测效果较好。
[期刊] 当代财经
[作者]
郑振龙 汪饶思行
根据隐含波动率期限结构与隐含波动率微笑特性提出的新的隐含波动率半参数模型,为隐含波动率曲面的建模提供了新的思路与方法。该模型包含九个具有现实经济含义的参数,分别对应剩余期限与在值程度两个因素的水平因子、斜率因子、曲度因子及其交互项因子。采用香港小型恒生指数期权数据,验证了在调整参数等于0.6时的模型能最优地拟合隐含波动率曲面。再根据样本期内日截面数据,估计出9个参数的时间序列,发现参数时间序列具有以交割日为峰值的周期性特征。利用MATLAB编程,分别实现了滚动加权平均法与BP神经网络法对参数的周期性时间序列进行外推预测,发现BP神经网络法明显优于滚动加权平均法。
[期刊] 当代财经
[作者]
郑振龙 汪饶思行
根据隐含波动率期限结构与隐含波动率微笑特性提出的新的隐含波动率半参数模型,为隐含波动率曲面的建模提供了新的思路与方法。该模型包含九个具有现实经济含义的参数,分别对应剩余期限与在值程度两个因素的水平因子、斜率因子、曲度因子及其交互项因子。采用香港小型恒生指数期权数据,验证了在调整参数等于0.6时的模型能最优地拟合隐含波动率曲面。再根据样本期内日截面数据,估计出9个参数的时间序列,发现参数时间序列具有以交割日为峰值的周期性特征。利用MATLAB编程,分别实现了滚动加权平均法与BP神经网络法对参数的周期性时间序
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