本文關(guān)鍵詞：考慮成分股聯(lián)跳與宏觀信息發(fā)布的滬深300指數(shù)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率模型研究

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【摘要】：利用日內(nèi)高頻數(shù)據(jù)計(jì)算的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率較好度量了金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn),因此對(duì)其預(yù)測(cè)模型的研究具有重要意義�？紤]到指數(shù)成分股的聯(lián)跳可能蘊(yùn)含指數(shù)跳躍所未能反映的信息,提出運(yùn)用非參數(shù)方法識(shí)別指數(shù)成分股的聯(lián)跳,采用自回歸條件風(fēng)險(xiǎn)模型估計(jì)成分股聯(lián)跳強(qiáng)度,并將其引入指數(shù)的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率異質(zhì)自回歸(HAR-RV-CJ)模型中,分析模型預(yù)測(cè)性能的改進(jìn)。進(jìn)一步的,考慮到宏觀信息公告的發(fā)布可能對(duì)股市產(chǎn)生整體性影響,相應(yīng)影響成分股聯(lián)跳的幾率;因此,在成分股聯(lián)跳的自回歸條件風(fēng)險(xiǎn)模型中引入居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、貿(mào)易差額等宏觀信息公告變量,并分析對(duì)聯(lián)跳強(qiáng)度估計(jì)以及指數(shù)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率預(yù)測(cè)的影響。采用2011年1月4日至2013年7月11日滬深300指數(shù)及其成分股高頻數(shù)據(jù)的實(shí)證表明,指數(shù)成分股聯(lián)跳與指數(shù)跳躍具有不同的特征;用成分股聯(lián)跳強(qiáng)度代替HAR-RV-CJ模型中的跳躍構(gòu)建的HAR-RV-CI模型,較原始的HAR-RV-CJ模型,以及同時(shí)考慮指數(shù)跳躍與成分股聯(lián)跳強(qiáng)度的HAR-RV-CJI模型,具有明顯較優(yōu)的樣本內(nèi)擬合與樣本外預(yù)測(cè)性能。引入宏觀信息公告變量可以改進(jìn)聯(lián)跳強(qiáng)度自回歸條件風(fēng)險(xiǎn)模型的擬合效果,并提高指數(shù)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率模型的樣本內(nèi)擬合能力,但對(duì)于指數(shù)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的樣本外預(yù)測(cè)性能并無明顯的幫助。
【作者單位】： 南京大學(xué)工程管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 聯(lián)跳 宏觀信息公告 波動(dòng)率預(yù)測(cè) 異質(zhì)自回歸模型 自回歸條件風(fēng)險(xiǎn)模型 SPA檢驗(yàn)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71201075,71671084) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20120091120003)
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【正文快照】： 1引言金融資產(chǎn)的波動(dòng)率是風(fēng)險(xiǎn)管理、投資組合配置、衍生產(chǎn)品定價(jià)等金融應(yīng)用的關(guān)鍵參數(shù),因此對(duì)波動(dòng)率的建模與預(yù)測(cè)研究具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。早期研究大多以Engle[1]和Bollerslev[2]的(廣義)自回歸條件異方差模型和Taylor[3]的隨機(jī)波動(dòng)率模型為基礎(chǔ),進(jìn)行各種拓展以更好刻，

本文編號(hào)：879707