中国期货市场高频波动率的长记忆性

利用GPH方法对中国期货市场收益率的高频数据进行检验, 实证结果表明: 期货市场高频收益率数据的波动性具有长记忆性特征. 然后应用一类描述金融市场波动性过程的长记忆性特征的分整自回归条件异方差FIGARCH模型和HYGARCH模型, 研究了中国期货市场高频数据波动性过程, 实证结果表明长记忆的GARCH类模型在预测期货市场高频数据波动率比较合适. 且相比较而言, HYGARCH模型比FIGARCH模型更加适用于期货市场.     

中国股市高频波动率的特征、预测模型以及预测精度比较

在HAR-GARCH模型和HAR-CJ模型的基础上构建了自适应的不对称性HAR-CJ-D-FIGARCH模型, 并用以对中国股市高频波动率进行了预测, 然后利用上证综指2000年至2008年的高频数据实证检验了中国股市高频波动率的特征, 最后运用SPA检验评价和比较了构建的模型与其他6类高频波动率模型的样本外预测能力. 结果表明: 中国股市高频波动率同时具有长记忆性、 结构突变、不对称性和周内效应等特征; 结构突变仅部分解释其长记忆性; 高频波动率连续性成分的长记忆性很强, 而跳跃性成分的长记忆性非常弱. 相比于其他6类模型, 自适应的不对称性HAR-CJ-D-FIGARCH模型对样本内数据的拟合效果最好, 同时也是样本外预测性能最好的模型.     

基于杠杆效应和结构突变的HAR族模型及其对股市波动率的预测研究

近年来,基于高频交易数据的HAR族模型在对各类金融市场波动率的预测研究中展现出了良好的预测效果.本文在4个经典或前沿的HAR族模型的基础上,考虑杠杆效应和结构突变因素对波动率的预测作用,构建4个带杠杆效应和结构突变的HAR族模型.接着,以上证综指和深证成指的5分钟高频交易数据为研究样本,对上述模型进行样本内和样本外分析,以此检验各成分对股市波动率的预测作用以及比较各模型的预测能力.实证结果显示:已实现波动率,连续波动率,下行波动率,上行波动率,杠杆效应和结构突变成分对股市波动率的预测作用较强,而跳跃波动率,符号跳跃方差对股市波动率的预测作用较弱;带杠杆效应和结构突变的HAR族模型对股市波动率的样本内拟合效果和样本外预测能力都明显优于相对应的不带杠杆和结构突变的HAR族模型,其中大多数情况下LHAR-CJ-SB模型展现出最高的拟合效果和预测精度.以上结果表明,杠杆效应和结构突变因素能有效提高HAR族模型的预测精度,所以在HAR族模型的构建中这两个因素不能被忽视.     

基于高频方差持续的资本资产定价模型研究

对高频金融时间序列的“已实现”波动和“已实现”协方差提出相应的模型并建立“已实现”波动自回归移动平均模型和“已实现”波动向量自回归模型.同时,给出了高频时间序列持续性定义及相关性质.在“已实现”波动自回归移动平均模型基础上,从条件方差持续性的角度,讨论了条件方差的持续性对资产资本定价模型的影响.又进一步讨论了多资产组合条件下,“已实现”波动向量自回归模型持续性对组合投资的影响.给出了基于“已实现”波动自回归移动平均模型的实证分析,指出当模型具有单位根时条件方差对资产定价的影响是持续的.最后讨论了条件方差持续性质在金融分析中的现实意义.     

基于交错取样门限多幂次变差的中国股市波动细分及非对称性建模

以多幂次变差的测量为理论基础,考虑到有限样本规模的局限以及市场微观结构噪声的影响,提出交错取样门限多幂次变差方法并将其用于中国股市高频已实现波动的细分,区分出连续波动与跳跃波动。根据已实现波动、连续波动与跳跃波动的不同统计特征,分别为已实现波动与连续波动建立LHAR-V-CJ模型,为跳跃波动强度建立LHAR-SJ-C模型,为跳跃波动间隔时间建立LACH-DJ-C模型,引入异质非对称性。使用沪深300指数的实证表明,已实现波动及连续波动与跳跃强度、跳跃间隔时间呈现出不同的非对称性特征,且本文提出的各非对称性模型较现有模型均有较明显的拟合能力改进。     

基于信息扩散模型的上证指数定价和波动特征研究

本文针对上证指数构建了基于信息扩散的风险因子,检验了其与指数收益率之间的实证关系;并对比了传统ARCH-M类模型中条件方差对收益率的解释力度.结果表明,基于信息扩散的风险因子能够更好地解释上证指数在不同发展阶段的定价和波动特征,并且对股指收益率具有更好的解释/预测效果.本文的研究揭示了波动作为信息的载体是有价的,佐证了中国股市定价机制在股权分置改革后出现了从投机市、政策市逐渐向基本面回归的转变,同时也捕捉到了股市波动特征自2014年以来出现的一些新变化.     

基于外部信息冲击的符号跳跃变差高频波动率模型

现阶段研究高频波动率的主流HAR-RV-跳跃模型仅考虑了与高频波动率有关的内生变量,忽视了外部信息冲击的影响,对高频波动率的估计和预测可能存在偏误.本文尝试将外部信息冲击引入到HAR-RV-跳跃模型中,构建基于外部信息冲击的符号跳跃变差高频波动率模型(HAR-VRV-跳跃模型).这类模型不仅兼顾内生因素和外部信息冲击对高频波动率的共同影响,还考虑了多元信息冲击的非对称效应.通过选取沪深300和中证500指数的高频交易数据作为研究样本,并利用滚动时间窗口预测和SPA检验对HAR-V-RV-跳跃模型的预测能力进行了评价,结果表明:HAR-V-RV-跳跃模型可以依据外部信息冲击的类型对高频波动率做出更准确的预测,其预测能力明显优于现有的HAR-RV-跳跃模型.但是,HAR-V-RV-跳跃模型对平稳期高频波动率的预测表现优于非平稳期.     

中国股市波动的异方差模型及其SPA检验

以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现.     

基于跳跃、跳跃强度和机制转换的股票市场波动建模及其预测研究

将跳跃及其跳跃强度引入到异质自回归(heterogeneous autoregressive, HAR)模型中,并在此基础上进一步嵌入固定转移概率矩阵的马尔可夫状态转换机制模型,构建出系列新的波动预测模型.运用系列统计检验手段(如模型置信度检验、样本外R²检验、趋势检验)评估上述预测模型对中国股票市场波动的预测能力,样本外的实证结果表明:1)与基准模型相比,结合马尔可夫机制转换的模型具有更好的预测表现; 2)相比其他预测模型,包含跳跃、跳跃强度以及马尔可夫机制转换的模型(MS-HAR-TJI)具有更高的预测精度; 3)在新冠疫情爆发期以及高波动时期, MS-HAR-TJI模型对中国股票市场波动仍具有很强的预测能力.     

跳跃自激发与非对称交叉回馈机制下的期权定价研究

跳跃集聚和波动率非对称回馈是股票价格运动过程中不可忽视的重要特征.基于动态跳-扩散半鞅随机过程,本文提出了具有时变跳跃到达率和波动率的双因子交叉回馈机制的期权定价模型,推导了跳-扩散交叉回馈模型的一般化风险中性变换关系;同时借助序贯贝叶斯方法对模型和跳跃风险溢价进行校准,并对道琼斯工业平均指数(DJX)、标普500指数(SPX)、苹果(APL)、IBM、JP摩根(JPM)股票进行实证研究,研究发现,它们的跳跃达到率和波动率都呈现集聚性和非对称回馈效应,且跳跃到达率具有更强的持续性和更大的杠杆系数;跳跃风险溢价在定价中占主要地位.期权定价的实证研究还表明,双因子交叉回馈模型具有最小的期权定价误差,定价能力明显优于单向回馈的跳-扩散模型.