摘要
实证研究表明,金融高频数据常具有微观噪音,目前已产生多种能够处理微观噪音的波动率度量:二维尺度已实现波动率(TSRV)、已实现核波动率(RKV)以及已实现极差波动率(RR)。本文从风险管理角度对这些波动率度量以及已实现波动率(RV)进行比较分析,通过ARFIMA模型为波动率进行动态建模,利用偏学生分布刻画标准化收益率,建立VaR度量和预测模型。利用上证综合指数的高频数据,通过回测检验,进行实证比较分析。分析表明:基于ARFIMA高频数据波动率VaR预测模型能够准确度量VaR,TSRV、RKV、RR优于RV,TSRV优于其他波动率度量。
出处
《吉林工商学院学报》
2014年第4期46-50,73,共6页
Journal of Jilin Business and Technology College
基金
国家自然科学基金项目"含微观噪音半鞅的二维尺度幂变差及其应用"(11226201)
教育部人文社会科学研究项目"含微观噪音金融高频数据的统计分析及其在VaR度量中的应用"(12YJCZH128)
江苏省自然科学基金项目"含微观噪音过程的两维度幂变差理论及其金融高频数据应用"(BK20131340)
2012年江苏省"青蓝工程"学术骨干
江苏省高校优势学科建设工程资助项目(应用经济学)
江苏省高校重点实验室金融工程实验室资助项目
