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.     

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.     

中国股市多分形波动率建模及预测研究

本文考虑股市高频数据的日内效应和已实现波动率的测量误差修正了现有多分形波动率指标的构建方法,以HAR模型为基础构建新的多分形波动率预测模型.利用Diebold-Mariano检验和"模型信度设定"检验等方法综合评价了各种模型对我国沪深300股指的预测能力.结果表明:1)在相同模型范式下,赋权调整已实现波动率的样本外预测能力要优于已实现波动率,而本文提出的新的多分形波动率模型要显著优于其他模型;2)在相同波动率测度指标下,引入股价波动的跳跃成分和杠杆效应能进一步改善波动率模型的短期预测效果;3)最优和次优模型均是基于新多分形波动率方法构建的模型.     

中国股市多分形波动率建模及预测研究

本文考虑股市高频数据的日内效应和已实现波动率的测量误差修正了现有多分形波动率指标的构建方法，以HAR模型为基础构建新的多分形波动率预测模型.利用Diebold-Mariano检验和"模型信度设定"检验等方法综合评价了各种模型对我国沪深300股指的预测能力.结果表明：1）在相同模型范式下，赋权调整已实现波动率的样本外预测能力要优于已实现波动率，而本文提出的新的多分形波动率模型要显著优于其他模型；2）在相同波动率测度指标下，引入股价波动的跳跃成分和杠杆效应能进一步改善波动率模型的短期预测效果；3）最优和次优模型均是基于新多分形波动率方法构建的模型.     

异质金融市场高频期货交叉套期保值问题研究

目前我国期货市场尚不成熟,没有形成完备的上市品种结构,因此.实现一种期货对多种现货的交叉套保在风险管理中具有重要意义.考虑到投资者行为的异质性和波动相关持久性等高频波动经验特征,本文将不同期限的波动因素引入到基于高频数据的CAW(Conditional Autoregressive Wishart)模型中,构建了高频波动率矩阵的动态变化模型HAR(Heterogeneous Autoregressive)-CAW模型.同时,利用矩阵纠偏技术,将该模型与均值模型融合,提出了收益率和波动率的联合动态变化模型-均值HAR-CAW模型.最后,基于该联合模型多期预测值的理论推导,并结合最小方差理论,实现了不同平衡周期下最优套期比的动态估计.针对上证50ETF、中小板ETF和沪深300股指期货的实证分析表明,高频波动率矩阵具有高峰厚尾和长记忆性等经验特征;同时,不同现货资产比例、不同时间区间及不同平衡周期下,本文所提交叉套期保值模型的套保效率显著优于基于日度数据的OLS(Ordinary Least Square)模型和DCC(Dynamic Conditional Correlation)等常用模型,而本文所提的矩阵纠偏技术也显著提高了未纠偏时的套保效率.     

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.     

HAR族模型与GARCH族模型对不同期限波动率的预测精度比较——基于沪深300指数高频价格的实证分析

以对收益条件方差建模的GARCH族波动率模型,及对高频已实现波动建模的HAR族波动率模型为考察对象,采用滚动时间窗的样本外预测,结合具有Bootstrap特性的SPA检验法,分别使用4种常用的损失函数作为评价指标,比较了13种常用波动率模型对沪深300指数短期、中期、长期波动率的预测精度。实证结果表明,对数形式的HAR-RV-CJ模型对短期、中期、长期波动率的样本外预测都具有最高的精度,且对长期波动率预测的优势最为显著;对收益条件方差建模的GARCH族模型即便加入已实现波动作为附加解释变量,其预测精度仍无法超越对已实现波动直接建模的HAR族模型。     

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.     

基于符号价格极差的金融资产波动率预测研究

从价格极差在补充波动率预测方面的优秀表现和收益率符号信息在资本市场的广泛运用出发,本文将价格极差与收益率符号结合起来,构建了符号价格极差这一影响因子,并加入到4个主流的HAR模型中.基于上证综指的5分钟高频交易数据的实证结果表明:符号价格极差短期内对未来波动率影响显著且具有"非对称性",负(正)的符号价格极差导致未来波动率明显提高(降低);样本外预测结果显示,引入符号价格极差能够显著提高模型的预测能力且结果是稳健的,其中HAR-RSV-SR模型和HAR-Q-SR模型分别在对短期(1天)和中长期(5天和20天)的未来波动率预测中,表现出最高的预测精度.本文的结论对于波动率在资产定价和风险管理上的应用有着重要的参考价值.     

基于VMD的中国出口集装箱运价指数分析与组合预测

基于分解-重构-分项预测-集成思想,通过优选分解方法、优化重构方法、优选预测方法及合理选择集成方法等途径,构建了基于变分模态分解(VMD)的组合预测模型,对中国出口集装箱运价指数(CCFI)进行了预测,分析了CCFI波动特性及经济内涵.首先,选用VMD将运价指数序列分解为多个模态分量;其次,采用C值优化的FCM算法将模态分量重构为高、中、低频和趋势项,通过波动特性分析挖掘了重构项蕴含的短期市场不均衡因素、季节因素、重大事件及市场供需等经济内涵;再次,构建了基于数据特征分析的预测模型优选方法,进行了重构项预测;最后,将重构项预测值相加集成,分析了预测效果.实证结果表明,构建的组合模型预测效果优于BPNN、SVM、ARIMA等单一模型、EMD组合模型及未优化的VMD组合模型,较好地体现了CCFI外在波动特征与内在经济意义.     

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.     

基于小波分析的股指期货高频预测研究

基于低频金融数据的预测,在时间上具有长期性,依赖于整体经济环境,不能形成短期内的准确预测.但是由于高频金融时间序列具有非线性、非平稳性以及其特有的日历效应等特性,传统的ARMA模型也无法得到满意的预测结果.本文提出基于小波多分辨率分析的预测方法,将收益率数据分为高频部分(周期性)与低频部分(趋势性),对拆分后的序列进行重构,并对重构后得到的数据分别建立ARMA模型.实证研究表明,小波多分辨率分析能很好地滤出日内效应,由于股指期货独特的市场特征,应将分解层数定为3,分解重构模型可以提高预测精度.     

燃料油期货市场成交量、持仓量与波动性关系

采用GARCH模型、方差分解以及脉冲响应函数等方法研究了我国燃料油期货市场的价格波动与成交量和持仓量之间的关系.通过研究得到以下结论: 成交量对价格波动具有很强的解释作用,可以根据上一期成交量的变动, 预测下一期的价格波动;当期持仓量对价格波动具有很强的吸收作用, 持仓量增大时,期货价格波动将随之减小,但滞后期持仓量的变动对期货价格的波动性不具有解释作用,因此无法根据持仓量的历史数据预测未来的价格波动.同时考虑成交量和持仓量时, 当期成交量表现出很强的解释作用,若当期成交量增大, 则价格波动也将增大,反之则减小;当期持仓量在成交量和持仓量同时增加时对价格波动的影响小于在成交量增加、而持仓量没有增加时对价格波动的影响;而滞后期的成交量和持仓量对价格波动均没有显著影响.价格波动的残差扰动大部分由其自身造成;波动性对持仓量的影响比较明显;而成交量与持仓量之间存在显著的相互影响. 脉冲响应曲线表明,燃料油期货市场符合混合分布假设, 市场深度的价格效应是暂时的.     

基于多分形波动率测度的ES风险度量

多分形波动率(Multifractal Volatility,MFV)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以上证综指和标准普尔500指数的高频价格数据为例,构造了多分形波动率测度的lnMFV-ARMA动力学模型,并运用基于Bootstrap方法的后验分析过程,实证对比了lnMFV-ARMA模型与其他6种常用波动模型对ES(Excepted Shortfall)风险测度的估计精度差异。实证结果表明:在所考察的大多数分位数水平下,lnMFV-ARMA模型对ES风险测度的估计精度都优于许多现有常用波动模型,特别是对标准普尔500指数的极端价格波动风险具有最优的刻画能力。     

基于马尔可夫状态转换方法的套期保值

中国商品期货市场由于各种因素影响导致期现关系的高、低波动状态发生变化, 这对套期保值产生重要影响, 将马尔可夫状态转换方法引入到中国商品期货市场最优套期保值研究, 分析状态转换下的套期保值. 研究表明, 期货市场和现货市场的关系表现为相异的高、低波动状态, 高波动状态的稳定性、持续时间均低于低波动状态, 市场所处的状态与基差变化密切相关. 套期保值绩效分析表明, 单一状态套期保值中MGARCH模型的效果好于VECM, 而VECM又好于VAR, 它们均优于OLS模型. 时变转换概率和常转换概率马尔可夫模型的套期保值效果优于单一状态下的套期保值.