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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张小斐 田金方
本文根据金融高频数据的典型特征和"异质市场假说",首次提出了异质市场驱动因素的分层结构,并借此构建了已实现波动率的HAR-L-M计量模型。模拟分析显示出该模型的合理性和优越性,样本内、外预测都说明HAR-L-M模型优于现有已实现波动率HAR模型和ARFIMA模型。最后的实证分析结果显示,中国市场的异质程度要强于美国证券市场,同时个股更容易受多种异质驱动因素的影响,个股稳定性要比股指差。
关键词：
异质市场 已实现波动率 HAR模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
段琳琳 屠新曙
作为金融计量学研究的一种新工具,已实现波动率以它独特的优势赢得了学者们的青睐,溶入了金融计量学各个分支领域的研究,并在一定程度上推动着这些领域的发展。然而,这种新兴的方法也不可避免地存在一些问题,有待于未来研究工作的改进和拓展。在我国金融市场未来的发展中,已实现波动率将发挥不可低估的作用。
关键词：
已实现波动率 隐含波动率 高频数据
[期刊] 商业时代
[作者]
王晓燕 赵泽阳
波动率作为金融市场中的重要名词,对于研究和分析投资组合风险、衍生产品定价、对冲投资决策等都具有重要意义。本文围绕金融市场波动率模型,分析了研究背景、波动率分析方法、波动率模型等相关内容,并对我国金融市场波动率进行了检验,最后得出研究结论。
关键词：
金融市场 波动率模型 检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
高薇
有别于国际金融市场金融资产定价及其衍生产品的合约结算通行基准利率,文章选取上海银行间同业拆放利率(Shibor)为基准,考察了四种不同期限的Shibor交易产品利率统计特性,在此基础上,以GARCH族模型为研究工具,对我国金融市场Shibor的隔夜利率波动率特性进行研究。研究发现:在GARCH族模型拟合下,Shibor隔夜序列分布存在着显著的非对称效应,除EGARCH模型以外的GARCH族模型都能较好地消除金融产品序列的ARCH效应。
[期刊] 预测
[作者]
殷炼乾 邵锡栋
使用高频数据构造的实现类波动率估计量已经越来越多的用于波动率模型预测精度的衡量与比较。本文采用来自沪深两市的主要股指日内高频数据,构建了两类日内波动率的非参估计量实现波动RV与实现极差RR,分别用于GARCH和CARR类模型的比较与扩展;并使用Mincer-Zarnowitz(MZ)回归方程和基于此基础之上的一个渐进正态检验统计量对各模型的相对优劣及统计显著性进行对比研究。结果显示,标准CARR表现最好,而GARCH类扩展以及CARR类扩展模型均未能显著提升模型的预测能力,从实证上说明了CARR模型使用每日价格极差信息对波动率建模是充分有效的。
[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]
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] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
杜子平 苏卫东 张世英
金融风险的防范与规避是投资理论与投资实践的中心课题。文章阐述了金融市场波动的时变性及其高峰厚尾性、聚集性、杠杆效应、持续性、传导性等主要特征 ,并从 ARCH模型、SV模型的角度说明了国外模型化研究的进展情况 ,指出了目前与未来研究所面临的重要课题
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡四修
随机波动模型是描述金融市场波动性的一种重要方法。随机波动模型随着时间的推移发展的越来越成熟,很多研究者都在此基础上做了拓展,并且由于其参数估计的特殊性,也研究出各种参数估计的方法。文章主要应用基于Gibbs抽样的蒙特卡罗(MC)方法对SV的各类扩展模型进行了模拟仿真,并进行了一定的比较分析。
关键词：
金融市场 随即波动 蒙特卡罗方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
黎娜
文章采用构建的双变量EC-EGARCH模型研究多个证券市场对深圳证券市场的共同波动溢出效应,引入因子分析法消除多个国内外证券市场的相关性,对五个市场原始数据进行了实证分析。
关键词：
波动溢出 EC-EGARCH模型 VaR
[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]
胡晔 刘智超
对波动率预测模型的研究备受学术界的关注,文章以沪深300指数的5分钟高频真实交易数据为研究对象,利用8个损失函数和Diebold Marinao检验较为全面的探讨评价了GARCH族模型对其预测能力。结果发现长记忆性模型的预测效果普遍好于短记忆性GARCH模型,且FIEGARCH是长记忆性模型中预测效果较好的,这对学术界和实务界进行风险测度及对我国资本市场的风险控制都具有现实意义。
[期刊] 金融研究
[作者]
邵锡栋 殷炼乾
目前比较流行的金融市场风险价值研究一般采用日收益数据,并基于GARCH类模型进行估计和预测。本文利用沪深股指日内高频数据,分别通过ARFIMA模型和CARR模型对实现波动率和较新的实现极差建模,计算风险价值。通过对VaR的似然比和动态分位数等回测检验,实证分析了各种模型的VaR预测能力。结果显示,使用日内高频数据的实现波动率和实现极差模型的预测能力强于采用日数据的各种GARCH类模型。
关键词：
VaR 实现极差 实现波动率
[期刊] 商业时代
[作者]
高艳英 吕娜
众所周知金融市场存在着不可预测性,这是由于未来不可预知的宏观因素会影响股价或期货价格的走势。这些不可预知的宏观经济因素每时每刻都会影响金融市场上高频时间序列的走势。其中最著名的例子就是2008到2009年的金融危机,一些大型的金融投资银行相继倒闭,直接影响到了当年股市的行情。这是因为一旦建立的模型与真实数据之间存在较大的偏差,对价格的预测也会存在很大的失误,最终会导致投资者蒙受巨大的损失甚至血本无归。本文的目的就在于对国外伦敦金融市场FTSE100历史数据进行高频时间序列的特征分析,并在其历史数据的基础上建立相应的ARI MA模型,根据此模型进行样本外预测。除此之外,还会对沪深300价格指数的...
[期刊] 现代管理科学
[作者]
蒋远营
文章对随机波动模型的MCMC估计方法进行了比较研究,通过对SV0模型的四种不同的波动率抽样方式下的MCMC结果的比较发现,单步Gibbs抽样时波动率的自相关性非常大,而有限正态混合逼近和FFBS方法能够在一定程度上改变其单步Gibbs抽样的缺点,文章还应用SV0模型和ASV模型分别对外汇市场和证券市场进行研究,研究发现汇率数据不存在明显的杠杆效应,而证券市场具有杠杆效应,但是对于中国的证券市场来说并不是特别明显,和他成强烈对比的是S&P500指数的杠杆效应参数的值达到了0.7以上,这与Ait-Sahalia等(2013)的结果吻合,中国的证券市场的这种现象可能和"羊群效应"有关。
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