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.     

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．     

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.     

"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.     

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。     

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.     

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.     

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.     

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.     

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.     

长记忆随机波动模型的估计与波动率预测——基于中国股市高频数据的研究

为了有效捕捉中国股市波动率的长记忆性,提高远期波动率的预测精度,本文基于中国股市高频数据建立了长记忆随机波动模型,检验高频数据中时变的“日历效应”成分的频率,有效地对“日历效应”进行滤波。使用频域内拟极大似然方法估计LMSV模型参数,为了提高计算效率应用混沌优化算法进行最优搜索。对比了高频数据直接建模和已实现波动率方法建模的预测结果发现,通过高频数据估计的LMSV模型可以很好保留高频数据中所包含的信息量,克服信息丢失问题,预测结果要优于已实现波动率方法建模预测的结果。     

基于VS-MSV模型的金融市场波动溢出分析及实证研究

对于动态投资组合与风险管理来说，测定波动溢出效应是非常重要的。已有的资料显示SV模型比GARCH模型能够更好地刻画金融市场的波动，使用SV模型研究两个金融市场间波动溢出的文献并不多见，而使用多元SV模型研究多个金融市场间波动溢出则属空白。为了同时研究分析金融市场之间的波动溢出，作者在研究多元SV模型的基础上，建立了能分析判断波动溢出的模型——VS—MSV模型，并进行了实证分析。     

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.