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[期刊] 数理统计与管理  [作者] 吴鑫育  谢海滨  李心丹  
研究表明,基于日内(高低价)数据构建的价格极差测度相比日度收益率包含更多关于真实波动率的信息,同时,波动率具有聚集性、非对称性和长记忆性等丰富、复杂的典型特征,综合考虑这些特征对波动率进行建模与预测非常重要。本文在对价格极差建模的CARR模型的基础上,对其进行扩展,构建了双成份CARR (CCARR)模型来对波动率进行预测。该模型假设价格极差的条件均值由两个成份组成,即长期成份与短期成份。该模型能够捕获波动率长记忆性,且容易进一步扩展为非对称CCARR (ACCARR)模型来捕获杠杆效应(波动率非对称性)。(A)CCARR模型具有较高的建模灵活性,且易于实现。采用上证综合指数、香港恒生指数、日本Nikkei225指数、法国CAC40指数和德国DAX指数数据进行实证分析,以价格极差与已实现波动率(RV)作为比较基准,四种预测评价指标及Mincer-Zarnowitz检验结果表明:杠杆效应与双成份极差(波动率)都对样本外波动率预测具有重要影响,且杠杆效应相比双成份极差对于样本外波动率预测的影响更大;考虑了杠杆效应的双成份ACCARR模型具有最好的样本外波动率预测效果,其次是ACARR模型,CARR模型表现最差。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 王沁  
本文提出了一类新的具有杠杆效应的CARR模型,基于广义伽玛分布探讨了杠杆效应CARR模型的参数估计和波动预测。以我国上证指数的2011年6月至2014年3月的每日数据为研究对象,分别运用EARCH模型、传统CARR模型和杠杆效应CARR模型对上证指数的波动率进行拟合,并根据MAE、RMSE和MAPE三个损失函数进行了预测能力比较分析,结果表明:杠杆效应CARR模型在波动性预测方面比EARCH模型的效果更好一些。
[期刊] 金融理论与实践  [作者] 张苏林  
GARCH模型是金融资产波动率研究最常用的方式,近期Chou提出的CARR模型在估计波动率方面也显示一定的先进性。本文以我国黄金现货市场的主要交易品种Au99.95为研究对象,利用GARCH模型、GARCH-SKST模型、CARR模型和CARRX模型对我国黄金现货市场的波动率进行拟和,并根据Mincer-Zarnowitz回归方程和Diebold-Mariano检验对各类模型进行了预测能力比较分析,得到的结论是CARR模型在波动率研究方面优于其他模型。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 王杰  杨爱军  林金官  
选择合适波动模型和概率分布成为影响VaR预测可靠性的重要因素,本文首次结合HGARCH模型和AST分布来对金融资产收益率进行建模,并将所构建模型用于VaR预测研究中。我们重点比较研究不同头寸和不同风险水平下HGARCH模型及其子类共20种GARCH族模型的VaR预测效果,并系统性研究HGARCH模型中两个波动非对称参数在波动非对称性刻画和VaR预测中的作用。研究结果表明,在样本内,AST分布下的非对称GARCH族模型具有更好的波动拟合效果、分布拟合效果和VaR预测效果;HGARCH模型的两个波动非对称参数虽然在理论上是互补品的关系,但实际建模效果类似,相互之间更接近替代品的关系。在样本外,AST分布下的非对称GARCH族模型在波动拟合、分布拟合和VaR预测方面的优越性有所下降;两个波动非对称参数的实际效果也近似为替代品,其中放缩参数相比位移参数更具优势。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 夏天  
股市交易量与股价变化的关系就一直是学术界与实务界所共同关心的主题。基于Chou(2005)提出的CARR模型对两者的动态关系问题进行了研究。首先分析了作为量价关系理论基础的混合分布假说理论在CARR模型中的适川性,进而基于混合分布假说理论对我国上证综合指数、深证成份指数以及随机抽取的十只个股进行了量价关系的实证检验。研究发现:混合分布假说理论同样适用于CARR模型,这证实了股价波动性的CARR效应的存在。实证的结果也证实了CARR模型无论是对于股票指数还是单只股票交易量都具有了良好的解释作用。因此,CARR模型与GARCH模型相比,在交易量与股价波动关系动态关系的研究领域可以得到更为稳健的结果...
[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] 统计与决策  [作者] 韩娅玲  
金融波动对资本投资、消费和经济活动有重大影响,许多金融市场参与者非常关注未来资产回报的波动性。文章利用2016年1月至2021年3月上证指数的日度和月度混频数据,采用GARCH-MIDAS-A模型,综合长短期效应与非对称性效应,对股票市场波动性进行研究,以捕捉股票市场中的滞后效应和杠杆效应。实证结果证明了股票收益波动性的非对称效应,解释了不同因素对股票波动性的长短期影响,如预警系数、一致指数、消费者物价指数、进口额、出口额、美元人民币汇率、流通中的现金、股市成交量与上证综指波动率存在长期均衡关系,但利用GARCH-MIDAS-A模型进行混频数据分析时,发现一致指数、消费者物价指数、美元人民币汇率以及流通中的现金出现了短期失衡现象。另外,研究表明综合考虑变量的长短期均衡影响,增加了对股票波动预测的准确性。
[期刊] 商业经济与管理  [作者] 丁忠明  夏万军  
ARCH/GARCH模型在波动性的预测已被学者广泛使用并在实证上得到良好的效果。本文以上海股市为研究对象,分别运用CARR模型和GARCH模型进行波动性预测,进而对两种方法的预测能力进行比较,实证结果表明CARR模型在拟合波动性方面优于GARCH模型。
[期刊] 国际金融研究  [作者] 张欣  崔日明  
本文使用非对称随机波动模型,对2005年7月22日至2012年9月5日期间美元兑人民币汇率的波动特征进行了实证分析。模型拟合检验结论显示,非对称随机波动模型能够很好地拟合美元兑人民币汇率波动过程中存在的时变性、持续性和非对称性特征。来自MCMC估计结果进一步表明:美元兑人民币汇率波动过程存在的非对称特征不同于在股票市场普遍发现的"放大利空,缩小利好"型的"杠杆效应",而是突出表现为"放大利好,缩小利空"。但波动的非对称效应和强度较弱,这意味着央行在采取措施干预和管理汇率波动时,在时机选择和力度把握上不仅要充分考虑到人民币汇率波动的时变性和持续性特征,而且更应注意汇率波动的非对称性及非对称类型。
[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] 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] 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] 数理统计与管理  [作者] 王沁  
基于Gumber的二维指数分布,建立了Gumber的二维CARR模型,采用极大似然估计的两步法,以上证极差序列和深证极差序列为样本,考查了在极端情形下金融市场之间的波动溢出,并与CCC-GARCH模型进行比较,发现Gumber的二维CARR模型的估计更符合实际,能捕捉在极端情况下的波动溢出效应。利用蒙特卡洛方法进行了模拟和分析,进一步证实Gumber的二维CARR模型能合理有效地测度波动溢出效应。最后,对Gumber的二维CARR模型进行了扩展,在CARR模型中引入生存Copula函数,构建了生存Copula-CARR模型,进而建立了一种新的刻画金融波动溢出效应的多维CARR模型。
[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。
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