本文選題：燃油 + 波動(dòng)率��； 參考：《商業(yè)研究》2013年11期

【摘要】：通過選取上海期貨交易所燃油期貨價(jià)格指數(shù)5分鐘高頻收益數(shù)據(jù),本文構(gòu)造了經(jīng)調(diào)整的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率估計(jì)序列,運(yùn)用4類非線性GARCH模型建模分析,描述了中國(guó)燃油期貨價(jià)格指數(shù)的波動(dòng)特征,運(yùn)用6種損失函數(shù)以及Diebold-Mariano檢驗(yàn)法,實(shí)證檢驗(yàn)了4類GARCH模型對(duì)燃油期貨價(jià)格指數(shù)波動(dòng)的樣本外預(yù)測(cè)能力。就中國(guó)燃油期貨市場(chǎng)而言,基于高頻數(shù)據(jù)的FIAPARCH模型,能夠較好地描述中國(guó)燃油期貨價(jià)格的波動(dòng)特征,并且具有最為出色的波動(dòng)率預(yù)測(cè)能力,而IGARCH模型在某些損失函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)下也體現(xiàn)出了較好波動(dòng)率預(yù)測(cè)能力。
[Abstract]:Based on the 5-minute high-frequency yield data of fuel futures price index of Shanghai Futures Exchange, this paper constructs an adjusted series of realized volatility estimates, and uses four kinds of nonlinear GARCH models to model and analyze. This paper describes the volatility characteristics of China fuel futures price index, and uses six loss functions and Diebold-Mariano test method to empirically test the ability of four kinds of GARCH models to predict the volatility of oil futures price index. As far as China's fuel futures market is concerned, the FIAPARCH model based on high frequency data can well describe the volatility characteristics of China's fuel futures prices, and it has the best ability to predict volatility. The IGARCH model also shows good volatility prediction ability under some loss function standards.
【作者單位】： 重慶文理學(xué)院數(shù)學(xué)與財(cái)經(jīng)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):71271227
【分類號(hào)】：F724.5;F764.1;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1923702