"已实现"双幂次变差与多幂次变差的有效性分析

近年来,基于金融高频数据的波动率研究成为金融学研究领域的热点,而有效性是衡量波动率估计量优劣的重要标准,本文对波动率估计量的新方法“已实现”双幂次变差和“已实现”多幂次变差的有效性进行了研究,得出“已实现”双幂次变差在一般条件下比“已实现”波动更有效的结论,并且证明了在一定条件下,“已实现”多幂次变差的幂次个数越多,该波动率估计量的有效性越高.这一结论为“已实现”多幂次变差的幂次个数选取提供了原则.     

金融高频数据的偏差校正“已实现”双幂次变差

金融高频数据中微观结构噪声的存在严重影响了金融波动率估计量的准确性.为了消除微观结构噪声给波动率估计量带来的偏差,构建更准确的金融波动率估计量,选取具有稳健性的"已实现"双幂次变差对其做了偏差校正,提出偏差校正的"已实现"双幂次变差,通过定理证明了其渐近无偏性与有效性,并用深证成指的金融高频数据验证了这一理论成果.因此偏差校正的"已实现"双幂次变差是具有稳健性、渐近无偏性与有效性等良好统计性质的金融波动率估计量,它为金融应用研究领域奠定了基础.     

高频数据的加权已实现极差波动及其实证分析

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个崭新的研究领域。已实现极差波动是针对高频金融时间序列而开发的一种全新的波动率度量方法。文章首先证明了已实现极差波动是比已实现波动更有效的波动估计量。然后基于日内波动的特征。给出考虑“日历效应”的加权已实现极差波动。并说明了已实现极差波动只是加权已实现极差波动的特例。最后。通过对深圳股市实证分析。证实了加权已实现极差波动是比已实现极差波动更有效的波动估计量。     

中国股市已实现波动率的跳跃行为研究

以二次幂变差的测量为理论基础,研究了上证综指已实现波动率中的跳跃行为.将已实现波动率分解为连续样本路径方差争离散跳跃方差,研究了跳跃方差序列的统计特征,并且应用HAR-RV-CJ模型对上证综指的已实现波动率进行预测.研究结果发现,几乎所有日、周和月已实现波动率的可预测性都来自连续样本路径方差,表明二次变差中的连续样本路径成分是中国股市已实现波动率预报的决定因素.     

已实现波动和已实现极差波动的比较研究

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个崭新的研究领域,已实现波动和已实现极差波动是针对高频金融时间序列而开发的两种全新的波动率度量方法.首先证明了在理想状态下,已实现极差波动比已实现波动是更有效的波动估计量,然后基于渐近关系讨论了高频数据最优抽样频率问题.在模拟试验的基础上,比较了微观结构效应对两种波动率度量方法的影响程度.最后,通过实证分析对上证综指的高频数据给出一个最优抽样频率.     

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。     

赋权已实现波动及其长记忆性,最优频率选择

已实现波动是针对高频金融时间序列的一种全新的波动度量方法,具有不需要模型和计算方便的优点.本文则对已实现波动进行了改进,提出了另一种更为有效的波动度量方法———赋权已实现波动,并且使得“已实现”波动成为赋权已实现波动的一个特例.通过对上海股票市场的实证研究,说明了赋权已实现波动是优于已实现波动的波动估计量,并且对赋权已实现波动的统计特性进行了分析.同时,在综合考虑微观结构误差和测量误差的基础上选择了最优的高频数据采样频率.     

基于高频数据的沪深股票市场的相关性研究

以往的文献对于股票市场之间的相关性研究大多是基于低频数据的.本文则采用高频金融数据,对上海和深圳股票市场的相关性进行研究.首先提出了基于高频数据的赋权已实现变差估计量和赋权已实现协变差估计量.然后,给出了基于赋权已实现变差和赋权已实现协变差的金融市场之间相关系数的定义.最后,采用Bayes 方法来检测相关系数时间序列的变结构点,来发现金融市场间的相关性是否存在显著变化.通过对上海和深圳股票市场进行的实证研究发现,两个市场的相关系数在变结构点存在显著变化.     

中国股市高频波动率跳跃的特征分析

采用修正的已实现门阈多次幂变差实证分析了中国股市高频波动率跳跃的特征,并运用自回归条件持续期模型、自回归条件风险模型以及扩展的自回归条件风险模型刻画了跳跃持续期的特征.实证研究表明,中国股市高频波动率发生显著跳跃的比例较高,并且跳跃具有聚集的特征,跳跃的幅度、强度以及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自相关性,且跳跃的持续期存在较强的长记忆性和周日历效应.     

基于波动率测量误差的波动率预测模型

本文研究了一种基于波动率测量误差的波动率预测模型,并做了非线性扩展,期望改进预测效果.考虑到文献中关于波动率可能长记忆性和非线性并存的观点,本文以具有长记忆特征的HAR(heterogeneous autoregressive)模型为基础,加入波动率测量误差后模型持续性有所提高,结合非线性的时变参数模型则达到结构变化和减弱异方差的效果.本文用2652天的沪深300高频数据计算的已实现极差波动率来验证模型效果.固定参数下,在HAR型模型中加入测量误差作为调节变量可以较显著地改善样本外预测效果.时变参数下,加入测量误差的HARQ型模型预测效果大多优于对应的HAR型模型.时变参数模型总体上可以改善固定参数模型的预测效果,尤其在预测期较长的情况下改善均是显著的.     

调整"已实现"波动率与GARCH及SV模型对波动的预测能力的比较研究

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域，“已实现”波动率是针对高频金融时间序列的一种全新的波动率的度量方法。为了降低“已实现”波动的测量误差，提出更有效的调整“已实现”波动。针对调整“已实现”波动的长记忆性和“杠杠”效应建立ARFIMAX模型。通过设定一系列标准，全面比较基于调整“已实现”波动的ARFIMAX模型、GARCH模型以及SV模型的预测能力。     

基于跳跃、好坏波动率与百度指数的股指期货波动率预测

本文首次将百度指数引入HAR波动建模框架,基于跳跃、好坏波动率与百度指数提出HAR改进模型,实证研究揭示股指期货波动运行规律,并通过MCS检验分析预测模型优劣.HAR建模考察连续-跳跃波动、好-坏波动率的两种已实现波动分解.为了降低波动率估计偏差,基于序列相关法仿真统计最优抽样频率,利用已实现核修正的ADS检测识别跳跃,进一步修正好坏波动率与符号跳跃.基于沪深300股指期货的样本内外预测表明:连续波动比跳跃波动对未来已实现波动的预测贡献更大;好坏波动率具有不对称的波动冲击,好(坏)波动率抑制(加剧)未来波动性;符号跳跃对未来波动具有负向冲击;好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解;百度指数能显著提升HAR波动建模的样本内外预测能力;MCS检验证实,考虑符号跳跃与百度指数的HAR-RV-SJ-BI模型表现最佳.研究结论对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义.     

动态投资组合风险控制策略

从股市上采集的大量股票收益率数据表明,前后相邻的股票收益率数据呈现出一定程度的依赖关系,即前期收益率呈现出大的波动幅度,紧接着后期收益率也呈现出大的波动幅度,这样的波动特点被称之为"波动聚集性","风险传染性",在金融计量上,通常用收益率的方差来定量刻画收益率的波动幅度的大小和相应收益率风险的大小,因此本文选用能准确拟合金融资产收益率方差的GARCH模型来刻画金融资产收益率的这种"风险传染性",在此基础上应用协同持续思想构建了投资组合的风险优化控制模型,并求得了相应最优投资组合权重.选取6支股票作了实证检验.检验结果表明,按该模型配王的投资组合收益率长期被控制在较小的风险范围,在统计上亦表现出较高的夏普比.     

多维波动模型的因果关系分析

在Comte等关于二阶(非)因果关系的基础上,探讨了FF-GARCH模型、(G)O-GARCH模型、Hadamard乘积GARCH模型的波动(非)因果关系条件,为更好理解所得结论,给出了二维情况下的表达。同时,对多维SV模型也进行了分析。     

高频数据波动率非参数估计及窗宽选择

基于高频数据采用非参数的方法估量波动率,因其能更准确地度量波动率,一直是学者们研究的热点.然而,波动率的所有非参数估计都面临着窗宽的选择问题.由于最优窗宽中往往携带一些难以估计的未知参数,使得在应用过程中确定最优窗宽的具体数值存在困难,从而阻碍了这类估计量的使用.本文以已实现核估计作为波动率非参数估计的代表,构建了一种能自动从实际数据中确定最优窗宽的算法.理论分析的结果表明:算法具有稳定性,其所确定的窗宽是最优窗宽的无偏一致估计量,收敛速度为O(n~(-1/5)).实际数据检验的结果显示,算法是稳定的并且具有良好的适应性,由算法确定的窗宽不依赖初始值的选取.模拟数据的结果显示,相比传统确定窗宽的方法,算法确定的窗宽所对应的估计量具有更高的精度.文中的算法可推广到波动率其他的非参数估计量中,从而为这类估计量的使用铺平道路.     

权证收益率波动的度量:基于GARCH和SV模型的比较

分别采用GARCH模型和SV模型对权证收益率波动进行比较研究,发现这两类模型均能较好地拟合权证收益率的波动,但SV模型比GARCH模型更能捕捉权证收益率的波动信息。在权证总持续期间,通过SV模型计算的V aR值比GARCH模型更加准确;而在权证发行上市时期及最后交易日期间,通过GARCH模型计算的V aR值比SV模型更加准确。     

波动协同持续存在性研究

本文对几种多维GARCH模型的波动持续性及协同持续性条件进行了分析和研究,得出正交GARCH、广义正交GARCH、完全因子GARCH过程的协同持续与各分量波动过程的协整存在密切的关系,而Hadam ard乘积GARCH过程不存在协同持续,BEKKGARCH过程在因子模型的表达下存在协同持续,常条件相关GARCH过程不存在因子表达等结论.