全球金融周期与我国股市波动率预测研究——来自GARCH-MIDAS模型的证据

全球金融周期的提出,使得学者们对如何管控金融市场上的风险有了更多的思考。在此背景下,文章采用广义自回归条件异方差混频数据抽样(GARCH-MIDAS)模型,引入全球金融周期因素(GFCy),构建GARCH-MIDAS波动率模型,分析全球金融周期(GFCy)的变化对我国沪深两市及港股市场指数波动率的影响。并通过改变滞后期数对比研究该模型与传统模型的波动率预测精度。实证结果显示:第一,加入了全球金融周期(GFCy)的GARCH-MIDAS模型对我国股市波动率的长期成分有很好的解释力度;第二,其预测性能相比传统的GARCH-MIDAS模型明显更为优异;第三,在全球金融周期滞后24期时,其预测精度比之滞后12期、36期和48期时得到了提升。