波动率持续性基于信息到达过程的成交量解释

综合利用对数周期图方法、Granger因果检验、以及扩展广义自回归条件异方差模型 ,对随机抽取的 10只上证 180成份股进行了实证研究 .得出以下结论 :收益波动率和成交量有相同的长记忆特征 ;信息到达过程是波动率行为的原因之一 ,成交量和波动率展现出的相互因果关系可能是它们同受信息到达过程影响的结果 ;成交量变量能够在有限程度内解释部分波动率的持续性 .

随机波动模型的扩展:理论与中国股市的实证

传统随机波动模型(SV模型)仅从宏观基本面角度揭示了潜在波动的随机性。本文基于修正混合分布假设模型(即MMDH模型),将单因素SV模型拓展为两因素随机波动模型,并赋予每个波动因素新的经济意义解释。通过对中国股市高频数据和日数据进行了校准分析,所得校准结果与理论假设保持一致,并发现股价波动与信息到达过程和流动性风险均成正相关。最后,本文使用有效矩估计方法(EMM)比较了两因素SV模型和传统SV模型,其模型拟合统计量显示前者绝对优于后者;其得分t比率表明宏观因素控制波动的持久性,而市场微结构的流动性因素主要决定波动的厚尾性。