中国股市已实现波动率的跳跃行为研究

以二次幂变差的测量为理论基础,研究了上证综指已实现波动率中的跳跃行为。将已实现波动率分解为连续样本路径方差和离散跳跃方差,研究了跳跃方差序列的统计特征,并且应用HAR-RV-C J模型对上证综指的已实现波动率进行预测。研究结果发现,几乎所有日、周和月已实现波动率的可预测性都来自连续样本路径方差,表明二次变差中的连续样本路径成分是中国股市已实现波动率预报的决定因素。

中国股票市场个股已实现波动率估计

从修正市场微观结构等干扰因素的角度出发,基于高频交易数据,同时采用一阶偏差修正方法估计了深圳证券交易市场个股的已实现波动率。研究结果表明,基于分笔交易数据计算的已实现波动率能有效提高个股真实波动率的估计精度,从而可以为波动率相关研究提供一个参照基准的波动率值。

已实现波动率在我国金融市场的应用前景

作为金融计量学研究的一种新工具,已实现波动率以它独特的优势赢得了学者们的青睐,溶入了金融计量学各个分支领域的研究,并在一定程度上推动着这些领域的发展。然而,这种新兴的方法也不可避免地存在一些问题,有待于未来研究工作的改进和拓展。在我国金融市场未来的发展中,已实现波动率将发挥不可低估的作用。

窗宽选择对已实现波动率各种非参数估计的影响分析

文章总结了相关性市场噪音对证券价格波动性度量的影响,介绍了现存的波动率各种非参数估计方法的基本思想并讨论它们之间的关系,在此基础上重点分析了窗宽选择对各种估计量的影响,分析结果表明,各种非参数估计的最终结果严格的依赖于窗宽的选择。

基于已实现波动率的长记忆性分析

根据长记忆性的检验方法,即H/S分析法、GPH法,分别对上证指数收益率波动的长记忆性进行检验。同时,采用已实现波动率(RV)对波动进行度量,结合ARFIMA-RV、HAR-RV长记忆性模型进行分析,证实上证指数的RV序列具有长记忆性,而且HAR-RV模型能更好地对波动进行预测分析。

基于已实现波动率的L^(p)分位数回归

提出了一种基于已实现波动率的L^(p)分位数回归模型,这是一种新的金融风险模型.基于已实现波动率的L^(p)分位数回归模型将已实现波动率与L^(p)分位数回归结合起来,并且将L^(p)分位数加入模型的度量等式中.该模型是囊括基于已实现波动率的分位数回归模型和基于已实现波动率的Expectile回归模型的更为一般的模型.通过非对称幂指数分布(AExpPow)导出模型的对数似然函数,并且通过模拟证实了所提出的对数似然函数的正确性.最后通过实证研究证实基于已实现波动率的L^(p)分位数回归模型的有效性,得出如下结论:不同的幂指数p适用于不同的数据,不同的时间频率适用于不同的已实现波动率,而不是时间频率越高越好.

基于赋权已实现波动率的股票市场VaR度量

近二十年来,学术界对高频金融数据波动率模型的研究已经成为一个热门。特别是最近十几年,Andersen等学者提出了用高频分时数据来估计波动率的方法,这种方法可以得到比较准确的波动率估计值,称为"已实现"波动率,其中ARFIMA-RV是一类非常重要的波动率预测模型。本文在高频金融数据的基础上建立了赋权已实现波动率模型,发现其具有长记忆性,并通过建立对数赋权已实现波动率的分整自回归移动平均模型(lnWRV-ARFIMA)对赋权已实现波动率进行了拟合和预测。最后介绍了赋权已实现波动率在风险价值度量中的重要应用,并基于赋权已实现波动率,给出了风险价值的计算方法。

基于EMD-SE-LSTM模型的股指日内已实现波动率预测--以中证500指数为例

由于股指波动率具有非平稳、高嘈杂、非线性等特征,而传统的预测模型在建模时要求数据平稳、线性或近似线性,所以很难精准预测股指波动率。为提高股指波动率的预测效果,采用经验模态分解(EMD)、样本熵(SE)和长短期记忆网络(LSTM)构建的模型对股指日内已实现波动率进行预测。以中证500指数为例,经过EMD分解得到一系列分量,再根据分量的样本熵大小进行重构,最后利用LSTM对重构后的各序列进行预测。结果表明,EMD算法对LSTM模型的预测精度有很大的提升,相较于传统模型,EMD-SE-LSTM模型在预测股指波动率时精度更高,拟合优度更好。

上证180指数已实现波动率测度与特性分析——基于股改前后数据的对比

本文首先使用高频数据估计了上证180指数已实现波动率,然后对股权分置改革前后股指已实现波动率的特性进行分析和验证。实证结果表明,股改开始后,短期风险稍微减弱,中期风险显著增大,长期风险有所提高;上证180指数已实现波动率具有明显的持续性和长记忆性;在股改进行阶段和股市暴涨阶段,股指对数已实现波动率具有显著的不对称性,而在其他阶段不存在不对称性。

基于结构突变的国债期货已实现波动率的预测与评价

本文在分析我国国债期货收益率特征的基础上构建了基于结构突变的16种HAR族模型并用于对我国国债期货已实现波动率进行预测，同时对预测模型进行样本内和样本外预测效果比较。研究结果表明，国债期货收益率存在明显结构变化；投机活动变量可以为国债期货已实现波动率预测提供重要信息；无论在样本内还是样本外，所构建的基于结构突变的预测模型均较标准HAR-RV有更好的预测效果，而且所构建的HAR-CJ类模型具有最好的样本外预测能力。

赋权已实现波动率模型的改进及实证研究

对比分析三类已实现波动率异质自回归模型,基于异质市场理论、赋权已实现波动率以及连续-跳跃成分的分离,构建杠杆效用下带修正跳的隔夜赋权已实现波动率异质自回归模型。通过上证综指5min数据,将带有隔夜波动率、杠杆效用、带修正跳的隔夜赋权已实现波动率异质自回归模型与已有的三类异质自回归模型进行比较。研究结果表明:杠杆效用下带修正跳的隔夜赋权已实现波动率异质自回归模型,由于同时考虑了杠杆效应、分离连续-跳跃成分以及隔夜波动率,因而具有相对较好的样本外预测能力,并且模型的样本内拟合效果也得到显著提升。

免税经济预期及发展研究——基于已实现波动率的分析

世纪疫情暴发以来,我国免税经济快速发展,市场对相关企业投资热情高涨。我们将已实现波动率作为定量分析工具,研究发现投资者对免税经济发展前景已经形成一致看好预期。本文认为,居民收入上升、海外消费回流、利好政策出台是投资者乐观情绪形成的主要原因,但充分释放免税经济发展潜力仍然需要大幅提升供给质量,而一些长期矛盾掣肘供给质量提升。我国应长短结合,短期有序扩大市场供给,长期优化免税经济发展环境,推动免税经济长期向好发展。

基于Edgeworth展开的已实现波动率校正

借助Edgeworth渐近展开技术,研究了具有显著舍入误差效应的金融数据的波动率估计问题,探究了估计量的统计性质,构建了波动率的置信区间。随机模拟结果表明,该研究的波动率估计量与传统的已实现波动率估计量相比,更能反映修正舍入误差效应的影响,置信区间的优良性也得到了一定程度的改善。

无模型隐含波动率的信息含量与定价能力——基于上证50ETF期权的实证研究

本文从上证50ETF期权价格中提取无模型隐含波动率并检验其信息含量,基于随机折现因子理论推导波动率风险的系统性与正负性判定公式,从波动率风险溢酬和相关性两方面验证波动率是否为系统性风险,进而基于A股市场的个股数据检验波动率风险在股票截面收益上的定价能力。研究结果表明:无模型隐含波动率包含BS隐含波动率中的所有信息和历史波动率中的大部分信息,是未来已实现波动率的有效估计;市场波动率为系统性风险因子且存在显著为负的风险溢酬;组合分析表明,对市场波动率暴露较大的股票组合在未来的收益较低,且暴露最大与最小股票组合的收益率之差显著为负,该结论在控制经典风险因子和改变交易策略之后依然稳健;Fama-MacBeth两步法结果表明波动率风险被定价且风险价格显著为负。

极端波动、跳跃和尾部风险——基于已实现波动率的股票市场风险动态预测

本文基于跳跃扩散波动理论,利用非参数方法估计波动中跳跃成份,研究我国股市波动中跳跃的动态演变特征,将跳跃作为股市波动的重要因素纳入模型,建立我国股指收益率的非齐次自回归已实现波动率模型,利用条件极值方法对我国股市的波动风险进行动态预测.统计结果表明:在股市大波动时期跳跃发生更为频繁,而且和连续成份相比较,跳跃对股指波动的贡献占据主要地位。和传统的EGARCH模型相比,包含跳跃的已实现波动率模型对股指波动风险预测性能明显优于EGARCH模型风险预测,跳跃对股指波动风险预测具有显著的解释力.对股市历史数据的分析和预测表明,跳跃对于股指日收益率尾部行为具有重要的影响,大跳跃的发生导致尾部风险显著增大。本文研究结果对于政府监管部门监控股市和制定有效的调控措施加强股市风险管理具有重要的参考价值。

已实现波动率估计中不同降噪方法的比较分析及实证

已实现方差作为波动率的估计,在理论上是二次变差的无偏和一致估计。但在现实中,它受到市场微观结构噪声的影响而偏离其理论值。本文考虑如何降低市场微观结构噪声干扰而有效地估计波动率,主要讨论已实现核估计和双频子抽样已实现方差估计这两种纠偏降噪技术。我们进行了比较分析,并以来自中国股票市场的高频交易数据对各种已实现波动率估计进行了全面深入的实证研究,验证了各种统计量的性质。实证结果表明,目前常用的利用时间间隔数据的已实现波动率估计低估了风险,因此纠偏降噪技术对于风险管理具有非常重要的现实意义。

上证综指的已实现波动率预测模型

采用上证综指2000-2008年的高频数据,在考察了中国股市已实现波动率的特征(即具有长记忆性、结构突变、不对称性和周内效应的特征并且结构突变只能部分解释已实现波动率的长记忆性)的基础上,构建了一个自适应的不对称性HAR-D-FIGARCH模型,并用于波动率的预测。模型的估计结果表明,与其他HAR模型相比,该模型对样本内数据的拟合效果最好。最后,通过SPA检验实证评价和比较了该模型与其他5种已实现波动率预测模型的样本外预测精度。结果发现,在各种损失函数下,该模型是预测中国股市已实现波动率精度最高的模型。

异质金融市场驱动的已实现波动率计量模型

本文根据金融高频数据的典型特征和"异质市场假说",首次提出了异质市场驱动因素的分层结构,并借此构建了已实现波动率的HAR-L-M计量模型。模拟分析显示出该模型的合理性和优越性,样本内、外预测都说明HAR-L-M模型优于现有已实现波动率HAR模型和ARFIMA模型。最后的实证分析结果显示,中国市场的异质程度要强于美国证券市场,同时个股更容易受多种异质驱动因素的影响,个股稳定性要比股指差。

基于TVS-HAR模型的农产品期货市场已实现波动率的预测研究

本文以4种农产品期货的高频数据为样本,在实证考察预测因子对农产品期货已实现波动率的预测能力基础上,通过假定时变HAR模型的参数遵循独立正态-伽马自回归过程先验分布,构建了具有时变稀疏度的HAR模型(TVS-HAR),以同时考虑预测模型参数的时变性和预测模型的时变性,并采用MCS检验评价和比较该模型和其他HAR族模型的样本外预测性能.实证结果表明:TVS-HAR模型能较好地识别和拟合潜在预测因子对农产品期货市场波动率的预测的重要性和影响程度的时变性;跳跃成分对我国农产品期货市场已实现波动率具有一定的预测能力;相对于其他几类HAR模型,TVS-HAR模型的预测性能最好.

基于跳跃规模细分的已实现波动率建模研究

基于金融高频数据的已实现波动相关理论的提出,使得对跳跃波动与连续波动的识别及区分建模成为可能。不同规模的跳跃可能对应于不同的风险源并存在不同的时间序列特征,但现有文献尚未研究过对大、小跳跃的区分建模。鉴于此,在已实现波动HAR-RV-CJ模型基础上,提出选择合适的阈值,将跳跃波动进一步细分为大跳跃与小跳跃,构建基于跳跃规模细分的HAR-RV-CJ-BS模型。使用沪深300指数5分钟高频价格的移动窗样本外预测表明,HAR-RV-CJ-BS模型对短期、中期、长期已实现波动的预测能力均较HAR-RV-CJ模型有所提升,且对长期波动预测精度的改进最为显著。