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.     

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.     

基于已实现波动率的上证综指异常时序检测

时间序列模式识别、异常检测在金融领域有着广泛应用,能够为金融决策提供重要参考信息.在大数据场景下的异常检测中,为满足对计算效率、存储空间的要求,通常对时序数据利用近似表示进行降维.但在高频金融领域,已有的近似方法会丢失大量波动信息,而微观结构噪声、市场波动信息对高频金融分析至关重要.因此,本文在传统方法基础上,结合基于变点检测的时序近似表示和已实现波动率,通过聚类识别表现异常的时间序列.基于上证综指数据的实证分析表明,引入已实现波动率能够进一步优化聚类质量,准确识别波动异常的时间序列,为实际金融分析提供有价值的决策支持.     

隔夜收益率能提高高频波动率模型的预测能力吗

将隔夜收益率作为解释变量加入到高频波动率模型中,研究其对模型预测精度的影响.以沪深300指数为例,运用样本外预测技术及新颖的模型可信集检验方法,同时选取比RV更为稳健的两尺度已实现波动率为基准波动率,实证研究表明,隔夜收益率对短期波动率存在显著的非对称效应;隔夜收益率能改善各波动率模型的拟合能力,并能显著提高模型的短期预测能力;在预测短、中及长期波动率时,已实现和已实现极差高频波动率模型的预测表现并不一致.     

沪深300指数期货已实现波动率的跳跃行为

采用修正的已实现门阀多次幂变差研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃特征,并通过构建考虑跳跃的AHAR-C-TCJ模型研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃成分对股指期货市场未来波动率预测的影响。结果表明:沪深300股指期货波动率的连续成分存在较强的长记忆性,而离散跳跃序列的长记忆较弱,但仍具有一定的可预测性;跳跃的久期序列的自相关性较强,而规模序列的自相关性不显著;显著的离散跳跃对沪深300股指期货日、周以及月的已实现波动率的预测都存在显著的正向影响,AHAR-C-TCJ模型能显著提高股指期货市场波动率的预测精度,尤其是标准差形式和对数形式的AHAR-C-TCJ模型。     

基于TVS-HAR模型的农产品期货市场已实现波动率的预测研究

本文以4种农产品期货的高频数据为样本,在实证考察预测因子对农产品期货已实现波动率的预测能力基础上,通过假定时变HAR模型的参数遵循独立正态-伽马自回归过程先验分布,构建了具有时变稀疏度的HAR模型(TVS-HAR),以同时考虑预测模型参数的时变性和预测模型的时变性,并采用MCS检验评价和比较该模型和其他HAR族模型的样本外预测性能.实证结果表明:TVS-HAR模型能较好地识别和拟合潜在预测因子对农产品期货市场波动率的预测的重要性和影响程度的时变性;跳跃成分对我国农产品期货市场已实现波动率具有一定的预测能力;相对于其他几类HAR模型,TVS-HAR模型的预测性能最好.     

基于混频数据抽样的已实现波动率长记忆模型

基于已实现GARCH模型和混频数据抽样(MIDAS)结构,提出了已实现混频数据抽样GARCH模型.该模型使用混频数据抽样结构从已实现测度中提取长短期波动率信息以提升模型对波动率的拟合和预测能力.基于指数和个股数据的实证分析表明,相比传统的已实现GARCH模型,新模型的样本内拟合能力更强,对长记忆性的捕捉更好.样本外结果表明,新模型显著提升了波动率的多步预测效果,并且改进效果随着预测期的延长而增强.     

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.     

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。     

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.     

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“已实现”波动的协同持续研究及其应用

目前文献中对金融波动持续性和协同持续性的研究都是以低频金融数据为研究对象的.而随着信息技术的发展,高频金融数据的储存和获取更加便利.针对高频金融数据,采用“已实现”波动作为新的波动度量方法,并且给出基于“已实现”波动的金融时间序列波动持续性和协同持续性的定义,并且采用上海股票市场和深圳股票市场的高频金融数据对两个股票市场的波动的持续性和协同持续性进行了实证研究.     

高频时间序列的改进"已实现"波动特性与建模

高频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”波动是针对高频金融时间序列的一种全新的波动率度量方法．证明了“已实现”波动的极限性质，对“已实现”波动的计算方法进行了修正，得到了更有效的改进“已实现”波动．在综合考虑微观结构误差和测量误差的基础上，定义了最优抽样频率．通过蒙特卡罗模拟，说明改进“已实现”波动是比“已实现”波动更有效的估计方法．研究了上海股市的“已实现”波动和改进“已实现”波动的特性，并针对改进“已实现”波动的长记忆性和“杠杆”效应建立了ARFIMAX模型．     

波动率风险和波动率风险溢酬:中国的独特现象

本文以美国市场作为对比,运用多种方法深入考察了中国市场的波动率风险和波动率风险溢酬,发现中国市场具有与美国市场不同的异常现象.首先,与美国市场不同,中国股票市场上的波动率风险整体而言并非系统性风险,而是呈现出暴跌时期显著为负,非暴跌时期显著为正的明显时变特征;其次,虽然中国市场的波动率风险是非系统性风险,但期权隐含的波动率风险溢酬却显著为负,这与美国情形不同,也不符合金融原理,可能意味着中国期权价格存在高估.进一步的模拟Buy-Write策略结果证实中国期权价格的确存在持续的系统性高估.     

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.     

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.     

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.     

基于波动率分解的期权定价

文章通过将标的资产波动率分解为不相关的两个组成部分,构建了期权定价模型,并求解了相应的期权定价公式.分析新模型在标的资产收益率的偏度与峰度、隐含波动率等方面的重要特征,并利用市场数据对模型进行了拟合.研究表明:将波动率进行分解,以适应于其组件不同的运动过程,从而扩展了模型的适用场景;利用波动率组件的相互作用,即使在波动率参数较低时,也可以令短期期权获得明显的尖峰、波动率微笑等形态特征,从而有效地规避了单因素随机波动率模型的缺陷;同时,通过波动率分解引入新的风险源,模型具有更好的定价效率.     

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.