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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
使用高频与低频数据对预测的协方差阵的比较,目前国内相关的研究还非常的少。文章将高频数据的研究拓展至多维,建立了模型,并将基于高频与低频数据预测的协方差阵,进行了比较研究。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘广应 包悦妍 林金官
高维协方差矩阵的准确预测对于投资组合和风险管理至关重要。本文利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵，并对其进行DRD分解，对已实现波动率矩阵D进行向量化；为保证已实现相关系数矩阵R预测值的正定性，对其进行Cholesky分解，对分解后的矩阵进行向量化；利用向量自回归VAR对这两组向量分别建模，利用LASSO方法对高维VAR模型进行参数估计；建立已实现波动率矩阵D和已实现相关系数矩阵R的动态模型，构建了LASSO-CDRD协方差矩阵动态预测模型，并利用均值方差最优投资组合对协方差预测模型进行经济学评价。实证分析表明，相对于协方差预测比较模型，LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型具有较高预测精度和夏普率，综合效果最优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
较低频数据而言,高频数据包含了更丰富的数据信息,一般而言基于高频数据估计得到的协方差阵也更加的有效。但是噪声的影响使得高频协方差阵的估计并不理想,尤其当资产的维度较高时,高维高频协方差阵的估计就变得更为困难。文章在基于高频数据的协方差阵估计中引入主成分和门限方法,提出了新的协方差阵估计方法,来解决维数灾难和噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:新的估计方法明显提高了协方差阵的估计效率,并且应用时使投资者获得了更高的收益。
关键词：
高频数据 大维协方差阵 投资组合
[期刊] 金融发展研究
[作者]
殷炼乾
组合风险的估计和预测一直都是风险管理中非常重要的一个方面。本文使用了利用高频数据信息的实现协方差矩阵、DCC-MVGARCH多元波动率模型、Risk Metrics模型和多元正交GARCH模型对沪深两市的指数资产组合风险在险价值的预测失败率进行了对比,并利用动态分位数检验方法对各模型的组合风险测度稳健性进行了对比研究。研究结果证明,基于高频数据的实现协方差矩阵模型能够显著提高组合风险测度的预测精度,且严格符合Va R置信区间所要求的失败率,能够很好地在提高资金使用效率与管理资产组合风险敞口间取得平衡。
关键词：
实现协方差矩阵模型 在险价值 组合风险
[期刊] 当代财经
[作者]
梁泳梅 董敏杰
受多因素影响,基于传统方法的消费者价格指数(CPI)增速预测准确性有所下降,因此需要构建新的预测方法。新方法的不同之处在于:第一,把主流预测框架由"食品+非食品"二分法扩展为"食品+工业消费品+服务"的三分法框架,使预测的内容更为全面;第二,根据城镇居民消费支出结构、投入产出表等数据,调整了CPI分项的权重体系;第三,对春节因素客观化和具体化,细分为"节前""节中""节后"三种情形并量化,并考察其对各分项价格变化的影响。回溯检验显示,新方法对CPI增速的预测效果要明显优于传统方法,预测误差在0.1个百分点以内的分布频率接近80%,预测准确率也较现有方法平均高出近15个百分点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
文章从统计精度和组合价值的角度,全面探讨是否复杂的高频协方差阵估计方法,会使得协方差阵的预测更加的精确。研究了在给定的动态预测模型下,不同协方差阵估计方法的相对重要性。并进一步探究了协方差阵一定的情况下,最优预测模型的选择。研究发现,从低频数据切换到高频数据来估计资产的协方差阵会获得最大的收益,并且采用更有效的高频协方差阵来代替简单的高频协方差阵估计量RCOV时会进一步获得收益。
关键词：
高频协方差阵 动态预测模型 MCS检验
[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]
刘丽萍 马丹
金融资产的协方差阵在投资组合和风险管理中扮演着非常重要的作用,基于高频数据的协方差阵估计方法挖掘了数据中更丰富的信息,使得协方差阵的估计更加的精确。但是,随着抽样频率的增加,市场微观结构噪声和跳跃对高频协方差阵估计的影响也是不容忽视的,当噪声和跳跃同时存在时,还没有一种高频协方差阵估计方法能够同时考率这二者的影响。针对该问题,文章提出了新的估计量——修正的门限预平均已实现协方差阵MTPCOV估计方法,并对其进行了模拟研究。
[期刊] 投资研究
[作者]
马丹 刘丽萍
准确估计和预测协方差矩阵对构建投资组合具有重要意义。为避免最小方差组合权数的不稳定性,提出一个带有约束的等风险比例组合配置问题。对不同的投资择时策略下,高频和低频数据构建的投资组合表现进行了实证和模拟研究。研究发现,在投资组合频繁更新时,高频数据构建的组合波动更小,可以得到更大的收益,当组合每月更新时,低频数据构建的投资组合具有更大的投资价值。在用高频数据构建投资组合时,用平滑降噪处理后的协方差矩阵比常用的实现波动协方差矩阵具有更好的表现。
关键词：
组合协方差 等风险比例投资组合 稳健分析
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
苗晓宇
首先计算了已实现波动率和超高频波动率,然后使用ARFIMA(0,d,0)-SKST模型计算了条件波动,最后对条件波动调整后的收益率进行了拟合并计算出了VaR值。实证结果发现,使用高频数据甚至超高频数据测量金融风险的准确性并不比低频数据高很多,如果选用模型恰当,完全能够使用低频数据得到高频数据的精度。
[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] 数理统计与管理
[作者]
刘洪 王江涛
在高频数据中,交易持续时间序列,交易量序列和收益率平方序列都存在长记忆现象。本文采用半参数方法,对同一只股票的上述三种序列的长记忆参数进分析比较,结果显示,三种序列都存在长记忆现象,而且同一只股票的上述三种序列具有相同的长记忆参数。这些结果为微观市场的相关理论提供了实证。
关键词：
高频数据 交易持续时间 长记忆参数
[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
[期刊] 统计与决策
[作者]
李胜歌 唐勇
选取具有良好统计性质的金融波动率估计量来构建VaR,,可以使市场风险的度量更为准确。高频数据由于比低频数据包含了更多的市场信息,因此基于高频数据的金融波动率估计量更为准确。但是基于高频数据的波动率估计量为数众多,目前仅有对各个估计量本身性质的比较研究,在应用于VaR的研究中如何选取估计量使得VaR的计算更为准确则不得而知。因此,文章选取了高频数据下的若干个有代表性的金融波动率估计量,进行VaR值的计算,并对其结果进行了比较研究,同时进行了持续性分析。通过实证研究表明VaR序列具有持续性,其中由赋权"已实现"双幂次变差计算所得的VaR值更准确,从而为VaR的精确计算和正确建模提供了依据。
[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。
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