"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.     

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.     

加权已实现极差四次幂变差分析及其应用

针对金融高频数而开发的极差波动估计量因能更精确地度量波动率而备受关注. 根据方差有效性结合数值模拟, 推导出了已实现极差多幂次变差族中最优的波动估计量, 并依据无偏性和方差有效性给出了相应的加权估计量. 同时将这些估计量与已实现GRACH模型相结合, 并对模型进行扩展. 实证表明已实现极差四幂次变差是已实 现极差多幂次变差族中最优的波动估计量, 加权的已实现极差四幂次变差能有效消除日历效应的影响, 扩展的已实现GRACH模型在拟合和预测效果上明显优于传统的EGARCH模型.     

高频金融数据的两种波动率计算方法比较

高频金融数据的波动率计算是近年来国内外的研究热点,"已实现"波动(RV)是基于高频数据的全新波动率度量方法,最近又出现了"已实现"双幂次变差(RBV)的波动率计算方法.针对这两个高频金融波动率计算的热点问题进行了比较,指出RBV在定义形式上比RV所包含的内容更加广泛,除了具有稳健性,还证明了在两种条件下,RBV比RV更有效.     

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.     

多维高频数据的"已实现"波动建模研究

金融市场高频数据的分析与建模是金融计量学一个全新的研究领域.把基于一维高频数据的“已实现”波动率扩展到多维高频数据情形,给出“已实现”协方差阵,并给出了协方差阵的极限性质,用以刻画多维金融变量的波动率和相关性.研究了基于上证综指和深圳成份指数高频数据的“已实现”协方差阵的特性,最后针对它的长记忆性建立了FIVAR模型,该模型刻画了上证综指和深圳成份指数各自的波动性和之间的相关性.研究发现,“已实现”波动和“已实现”协方差取对数后具有良好的正态分布特性,相同的长记忆性.针对“已实现”协方差阵建立的FIVAR模型为进一步研究波动的协同持续性提供了基础.     

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.     

高频环境下沪深300股指期货波动测度——基于已实现波动及其改进方法

作为中国唯一上市交易的金融期货产品,沪深300股指期货在资本市场价格发现和风险防范过程中扮演重要角色, 科学准确地测度其收益波动对充分实现股指期货避险功能具有重要理论和现实价值.在日内高频信息环境下分别采用经典已实现波动率、已实现极差波动率和已实现双幂波动率等三类方法对沪深300股指期货的收益波动进行测度,通过样本内预测误差指标对上述 方法的测度性能进行比较. 实证结果表明:沪深300股指期货在上市交易后表现出由剧烈波动 到渐趋平稳的波动特征,已实现波动的改进方法在沪深300股指期货收益波动的测度性能上具有较为明显的优越性.     

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.     

基于门限预平均已调整多次幂变差的可积波动估计及其应用

本文在市场微观结构噪声和跳跃下新提出一类可积波动估计.这些估计联合采用了预平均已调整多次幂变差估计和门限技术,分别消除噪声和跳跃的影响.我们同时给出这一估计的渐近性质,包括一致性和中心极限定理.蒙特卡罗模拟结果表明这一估计对噪声和Lévy跳跃稳健,并且相比预平均已调整多次幂变差(PMMV)估计(Vetter, 2008)具有更好的表现.在实证应用中,基于中国股市逐笔交易的高频数据估计出2015年股灾前后上证50成分股的连续波动,跳跃波动以及噪声波动,并且研究了它们之间相互关系.实证发现:1)噪声波动对潜在收益波动具有正向预测作用,但该预测作用主要针对连续波动,对跳跃波动预测作用并不显著;2)噪声波动具有很强的相依性,连续波动对其具有显著正向预测作用,而跳跃波动对其不存在显著的预测能力.本文研究结果表明噪声包含了有助于潜在价格波动预测的信息,不完全是"噪声",其包含的信息有待深入挖掘.     

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.     

基于序贯贝叶斯参数学习的Lévy动态波动率模型研究

非高斯动态波动率模型及其计量是现代金融的重要研究内容.基于Levy-GARCH动态波动率模型,引入了序贯贝叶斯参数学习方法,并进行SP500指数的跳跃风险溢价估计、欧式期权定价、风险测度评估的实证研究.研究表明,相比傅里叶变换的极大似然估计,序贯贝叶斯参数学习显著改进了各模型的期权定价能力.研究还发现,带跳跃随机模型的风险度量更加准确;跳跃风险溢价明显高于扩散风险的溢价;跳跃强度越大,风险的市场价格越高.     

随机波动和跳跃下的短期利率动态

在短期利率模型中引入随机波动和跳跃两种因素,利用序贯参数更新思想和粒子滤波方法实现模型的估计,并对中国银行间短期利率进行实证分析. 研究结果显示短期利率存在显著的随机波动和跳跃特征,表明CIR-SV-J模型在描述短期利率动态中拟合效果最优,而且忽视随机波动或跳跃因素会使拟合变差,影响对利率均值回复特征的描述,并证明了随机波动因素在模拟中比跳跃因素起着更为重要的作用.     

基于已实现二阶矩预测的期货套期保值策略及对股指期货的应用

资产收益的跳跃行为给套期保值决策带来了挑战. 提出了考虑跳跃、基于预测的VecHAR-RVRCOV-J模型, 首次将高频数据中蕴含的跳跃信息引入套期保值决策, 对期货和现货收益率的已实现二阶矩做异质滞后阶向量自回归, 构造动态套期保值比率的预测统计量. 实证应用中以沪深300股指期货及沪深300指数为对象构建套期保值策略, 在样本内和样本外的综合套保绩效考核上, 新模型优于常用的二元GARCH模型.