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[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] 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] 金融研究  [作者] 尚玉皇  郑挺国  
经验研究表明宏观经济对识别短期利率及其波动现象具有重要影响。为合理引入宏观信息并精确拟合与预测短期利率波动行为,本文提出一种包含宏观因子的混频短期利率模型,即BHK-MIDAS模型。基于中国宏观及利率数据信息的研究结果表明:与传统短期利率模型相比,BHK-MIDAS模型具有更优的样本内拟合效果;相对于货币政策指标而言,宏观基本面与通胀指标对短期利率波动的贡献更大;进一步地,混频模型还可以识别出受宏观因子显著影响的短期利率波动的长期成分;特别地,BHK-MIDAS模型在短期利率波动样本外预测方面的良好表现,充分说明宏观因子在识别及预期短期利率波动行为方面的重要贡献。
[期刊] 投资研究  [作者] 吴有英  马玉林  赵静  
本文采用二次移动平均方法平衡影响"已实现"波动率预测精度的测量误差和市场微观结构误差,利用沪深300指数高频数据实证研究,结果表明"已实现"波动率序列的分布是非正态分布且具有长记忆性,对数"已实现"波动率序列接近于正态分布;最后建立ARFIMA模型,并对波动率进行了预测研究。
[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] 统计与决策  [作者] 岳金秀   陈尧  
文章基于投资与经济波动之间的相关关系,充分体现统计调查数据和网络搜索数据的优势,利用两种数据对中国宏观经济波动进行研究。针对混频数据的特点和深度学习算法的优势,提出了融合混频数据和深度学习的宏观经济预测方法。首先,考虑到政府统计调查数据与经济波动的强相关性,选取政府投资统计月度指标合成投资统计指数;然后,结合网络搜索数据的时效性和高频性,选取与投资相关关键词的百度指数日度数据合成投资网络搜索指数;最后,构建多源混频数据长短期记忆神经网络模型(MM-LSTM),利用中国2011—2022年的相关数据进行实证研究,并考察模型的精度与时效性。结果表明,投资相关指标与中国GDP增长率之间存在正向关系;网络搜索数据的加入有助于提升宏观经济预测的精度;MM-LSTM模型提高了短期和中期的预测精度,具备提前预测能力,可为相关部门提供决策依据。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 杨科  陈浪南  
采用上证综指2000-2008年的高频数据,在考察了中国股市已实现波动率的特征(即具有长记忆性、结构突变、不对称性和周内效应的特征并且结构突变只能部分解释已实现波动率的长记忆性)的基础上,构建了一个自适应的不对称性HAR-D-FIGARCH模型,并用于波动率的预测。模型的估计结果表明,与其他HAR模型相比,该模型对样本内数据的拟合效果最好。最后,通过SPA检验实证评价和比较了该模型与其他5种已实现波动率预测模型的样本外预测精度。结果发现,在各种损失函数下,该模型是预测中国股市已实现波动率精度最高的模型。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 张小宇  周锦岚  赵世舜  
本文将石油作为生产原料和消费品分别引入生产和消费过程,构建了包含石油的动态随机一般均衡模型,并基于混频数据对模型参数进行贝叶斯估计,进而考察石油价格冲击和石油消费偏好冲击对中国宏观经济的影响机制。理论分析表明,石油价格上涨推动生产边际成本上升,短期内会引发成本推动型通货膨胀,中期内会导致产出下降,对中国宏观经济具有负向影响。为增强中国宏观经济抵御国际原油市场风险的能力,应当不断增强生产要素间的替代弹性,降低中国经济对石油的依赖度。此外,正向的家庭石油消费需求冲击,不仅对家庭的消费、投资决策产生影响,还通过扩大总需求拉动经济增长。考虑到现阶段石油消费偏好冲击对经济增长仍存在积极效应,在推进中国经济绿色发展的进程中,应妥善处理能源、环境与经济三者间关系。
[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] 统计与决策  [作者] 张曼  赵学靖  田人合  
自2005年7月21日汇率改革以来,人民币汇率的波动性发生了根本的变化。汇率波动越来越频繁、越来越大。汇率的准确预测无论是对国内还是对国际都有着至关重要的意义。文章预测汇率收益率的波动性,在ARCH和GARCH模型的基础上提出了中位数GARCH模型,并采用人民币兑美元的数据来检验模型的有效性。由预测误差可以看出,中位数GARCH能很好地减小预测误差。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张曼  赵学靖  田人合  
自2005年7月21日汇率改革以来,人民币汇率的波动性发生了根本的变化。汇率波动越来越频繁、越来越大。汇率的准确预测无论是对国内还是对国际都有着至关重要的意义。文章预测汇率收益率的波动性,在ARCH和GARCH模型的基础上提出了中位数GARCH模型,并采用人民币兑美元的数据来检验模型的有效性。由预测误差可以看出,中位数GARCH能很好地减小预测误差。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 高雷阜  李伟梅  
Realized GARCH模型是预测波动率的经典模型之一,最小化非对称二次损失函数的Expectile对收益率尾部分布更加敏感,我们在Realized GARCH模型的基础上引入Expectile提出Expectile-Realized GARCH模型。以沪深300指数的高频收益率为例建模分析,对比不同模型下的波动率预测效果,发现Expectile-Realized GARCH模型较Realized GARCH模型对波动率预测能力更好。其中,当风险水平为95%时,对应的Expectile-Realized GARCH波动率预测能力最好。
[期刊] 统计与决策  [作者] 瞿慧  周慧  
文章运用日内高频价格估计金融资产每日波动,并将其区分为具有不同统计特性的连续与跳跃成分。考虑到不同规模的跳跃可能对应于不同的风险源并具有不同的时间序列特征,提出在已实现波动HAR-RV-J模型和HAR-RV-CJ模型基础上,选择合适的阈值,将跳跃波动进一步细分为大跳跃与小跳跃,构建区分大、小跳跃的HAR-RV-J-BS和HAR-RV-CJ-BS模型。使用沪深300指数5分钟高频价格的滚动窗一步外推预测以及SPA检验表明,HAR-RV-CJ-BS模型对于沪深300指数短期、中期、长期波动均有最强的预测能力。
[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。
[期刊] 管理世界  [作者] 费兆奇  刘康  
本文通过混频技术构建了监测中国宏观经济短期波动的日度先行指数,旨在为优化中国宏观调控的时机选择提供连贯的参考依据。研究发现,中国经济在亚洲金融危机和次贷危机之后分别步入了两种不同模式的复苏之路:亚洲金融危机后的中国经济在改革的驱动下,走出了一条既稳定又较快增长的轨迹,但次贷危机后的中国经济在货币驱动的影响下,波动幅度显著放大;中国经济运行在次贷危机之后的可持续性较差,自2011年以来一直处于下行通道;中国经济分别在1998年、2008年和2015年处于下行压力较大时期;日度先行指数能及时捕捉到经济运行的"异动"情形,在次贷危机期间先于GDP数据7个月发现经济的异常波动。本文还检验了日度先行指数对GDP的样本外预测能力。
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