赋权已实现波动及其长记忆性,最优频率选择

已实现波动是针对高频金融时间序列的一种全新的波动度量方法,具有不需要模型和计算方便的优点.本文则对已实现波动进行了改进,提出了另一种更为有效的波动度量方法———赋权已实现波动,并且使得“已实现”波动成为赋权已实现波动的一个特例.通过对上海股票市场的实证研究,说明了赋权已实现波动是优于已实现波动的波动估计量,并且对赋权已实现波动的统计特性进行了分析.同时,在综合考虑微观结构误差和测量误差的基础上选择了最优的高频数据采样频率.

已实现波动和赋权已实现波动的比较研究

已实现波动是针对高频金融时间序列的一种全新的波动度量方法,具有不需要模型和计算方便的优点。赋权已实现波动则对已实现波动进行了改进,是另一种更为有效的波动度量方法。本文从定义形式、无偏性、有效性、日历效应等方面对已实现波动和赋权已实现波动加以比较。通过对上海股票市场的实证研究,说明了赋权已实现波动是优于已实现波动的波动估计量。

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。

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。