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[期刊] 数理统计与管理  [作者] 吴恒煜  夏泽安  聂富强  
结合日内跳跃识别方法和马尔可夫机制转换模型,对已实现波动率异质自回归模型(HARRV)进行拓展,以刻画连续波动、跳跃波动以及不同方向跳跃波动对未来波动影响的差异和波动的结构转换特征,并运用该模型对上证综指和深证成指高频数据进行实证分析。研究结果表明:在短期内,连续波动和跳跃波动对未来波动影响具有显著的差异;负向跳跃和正向跳跃往往同时发生且幅度相当,但负向跳跃波动对未来波动的影响更大;在不同波动状态下,历史波动对未来波动的影响存在较为明显的差异。MCS检验结果显示,区分跳跃波动方向和考虑波动的结构转换特征可以显著提升模型的样本内和样本外的预测能力。
[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] 山西财经大学学报  [作者] 杨科  陈浪南  
采用修正的已实现门阀的多次幂变差和C_TZ统计量,利用上证综指2000年1月4日至2008年12月31日每5分钟的高频数据估计了中国股市波动率的跳跃成分,通过构建AHAR模型、AHAR-CJ模型、AHAR-C_TCJ模型及其各自的标准差形式和对数形式模型,实证研究了跳跃对中国股市波动率预测的影响。结果表明:跳跃对中国股市未来的日、周和月的波动率预测都存在显著的正向影响;加入修正的已实现门阀多次幂变差估计的跳跃成分后,标准差形式和对数形式的AHAR-C_TCJ模型能显著提高对日、周和月波动率的预测精度。
[期刊] 管理评论  [作者] 龚旭  文凤华  黄创霞  杨晓光  
本文在HAR-RV模型的基础上,运用EMD等方法将模型中的已实现波动率分解成高频已实现波动率、低频已实现波动率和趋势已实现波动率,并加入跳跃波动率成分,构建HARRV-EMD-J模型;接着,以沪深300股指和沪深300股指期货的5分钟高频交易数据为实证样本,对HAR-RV-EMD-J模型以及常见的四个HAR类波动率模型进行样本内分析和样本外分析,并对其分析结果进行稳健性检验。研究发现:在HAR-RV-EMD-J模型中,高频已实现波动率和低频已实现波动率包含对未来1日、1周、2周和1月波动率的预测信息较多,而趋势已实现波动率和跳跃波动率包含的预测信息较少;HAR-RV-EMD-J模型对未来1日、1周、2周和1月波动率的样本内和样本外预测能力都明显强于其他四个HAR类波动率模型。
[期刊] 管理评论  [作者] 龚旭  文凤华  黄创霞  杨晓光  
本文在HAR-RV模型的基础上,运用EMD等方法将模型中的已实现波动率分解成高频已实现波动率、低频已实现波动率和趋势已实现波动率,并加入跳跃波动率成分,构建HARRV-EMD-J模型;接着,以沪深300股指和沪深300股指期货的5分钟高频交易数据为实证样本,对HAR-RV-EMD-J模型以及常见的四个HAR类波动率模型进行样本内分析和样本外分析,并对其分析结果进行稳健性检验。研究发现:在HAR-RV-EMD-J模型中,高频已实现波动率和低频已实现波动率包含对未来1日、1周、2周和1月波动率的预测信息较多,
[期刊] 运筹与管理  [作者] 宫晓莉  熊熊  
基于非参数统计方法,利用考虑金融资产价格跳跃和杠杆效应的时点波动估计方法修正已实现阈值幂变差,构造甄别跳跃的检验统计量,对金融资产价格中的随机波动、有限活跃跳跃和无限活跃跳跃等问题进行综合研究。为同时吸收波动率的异方差集聚效应和收益率的非对称效应,对原有的已实现波动率异质自回归预测模型进行拓展,将非对称的异质性自回归模型的误差项设定为GARCH模型,以考察跳跃波动序列与连续波动序列之间的复杂关系。利用沪深股指高频数据进行实证研究,包括进行跳跃识别,跳跃活动程度检验和波动率预测效果对比。研究结果表明,沪深股市同时存在布朗运动成分、有限活跃跳跃和无限活跃跳跃成分,其中连续路径方差占主体。同时,收益和波动间的杠杆效应显著,无论短期还是长期,连续波动和跳跃波动对波动率的预测均具有显著影响,同时考虑股价的跳跃、波动和杠杆效应因素有助于更准确地刻画资产价格动态过程。
[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] 管理科学  [作者] 杨科  陈浪南  
运用2000年1月4日至2008年12月31日上证综指每5分钟的高频金融数据,采用核估计量估计中国股市高频波动率序列,运用修正的已实现门阀多次幂变差估计中国股市高频波动率的跳跃序列,实证分析中国股市高频波动率跳跃的各种特征,并运用ACD模型、ACH模型以及扩展的ACH模型进一步分析中国股市高频波动率跳跃的持续期的特征。研究结果表明,中国股市高频波动率及其跳跃都具有集聚的特征,高频波动率发生显著跳跃的比例相当高,高频波动率跳跃的幅度、强度和跳跃幅度的分布都具有时变性,而跳跃对高频波动率的贡献却具有相对稳定性;在样本期,中国股市高频波动率跳跃表现出较强的正相关性,且跳跃的持续期存在较强的长记忆性和...
[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] 金融研究  [作者] 赵华  
以连续时间跳跃扩散理论为基础,本文将已实现极差方差分解为连续和跳跃成分,进而构建包含连续和跳跃成分的杠杆异质性自回归(LHAR-RRV-CJ)模型,对中国股市的跳跃性以及杠杆效应进行了实证研究,结果表明,中国股市具有显著的跳跃性,并存在杠杆效应,LHAR-RRV-CJ模型具有较好的预测能力。研究还发现,跳跃对中国股市波动存在显著的正的影响,其中跳跃对中国股市的短期波动影响较大,对长期股市波动影响较小。并且,杠杆效应对短期股市波动影响较大,但不影响长期股市波动。
[期刊] 管理科学  [作者] 瞿慧  纪萍  
金融资产的时变协方差矩阵是投资组合配置、风险管理等实务活动的关键参数。早期的协方差预测模型研究使用日数据或者更低频数据,但大多存在参数估计困难和维数灾难等问题。运用日内高频数据可以构建协方差矩阵的后验非参数估计量,使其从隐变量转变为可以直接建模的可观测变量,降低协方差模型估计的复杂性并增强模型的高维适用性。进一步的,利用高频数据还可以识别多个金融资产的价格在日内同一采样间隔内发生的跳跃,即多资产联跳。针对联跳多由宏观经济新闻公告和政策制度等的发布引起,这些信息终将被吸收并体现在协方差矩阵中,联跳可能蕴含着对协方差预测有益的信息,因此识别联跳并将其引入协方差预测模型。将异质自回归模型扩展至多元形...
[期刊] 统计与决策  [作者] 周士元  
文章选取上证股市A、B股日收盘指数为分析对象,结合应变量、自变量对应的向量构建基于极大似然估计的马尔可夫结构转换模型,并在此基础上,针对结构转换非参数状态GARCH的波动率实施参数估计,最后结合日收益率序列以极大似然法进行了三状态下的参数估计比对分析,结果证实沪市A、B股存在一定程度的互动性和"尖峰厚尾"分布特征,且马尔可夫结构转换模型下的RS-APGARCH模型具备相对更高的拟合能力。
[期刊] 管理评论  [作者] 朱芸   赵华  
本文基于跳跃回归模型估计了(模型)跳跃贝塔,提出了正向跳跃回归模型和负向跳跃回归模型,研究了中国股市的系统性跳跃风险。结果表明,跳跃回归模型表现出较好的拟合效果,市场的跳跃行为对个股具有显著的影响,中国股票市场上存在系统性跳跃风险。将跳跃贝塔分解为正跳贝塔和负跳贝塔后,随着股票组合的正跳贝塔由小变大,各组合收益率单调减小,正跳贝塔更能够体现出股票组合的差异性。跳跃贝塔值与组合未来收益率呈现负相关的关系,系统性跳跃风险较小的组合倾向于获得更高的收益,基于模型跳跃贝塔构建的对冲组合可以获得显著为正的经三因子模型调整后的超额收益。
[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] 统计与决策  [作者] 葛文雷  居新华  
证券价格的波动变化不仅影响衍生产品的价格也是政府管理金融市场、制定政策的依据。由于价格的波动往往呈现非线性的特征,文章利用马尔可夫转换模型对中国股票波动性进行估计。研究发现该模型可较好对我国上海证券市场股价波动性进行分类估计,并得到了证券市场波动的状态平滑概率图。在统计结果的基础上,还分析了我国市场波动性的成因和特点,并对政策的有效性进行评述。
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