基于非参数和半参数CARR模型的上海股票市场波动性研究

以上证综指日对数价格的极差为研究对象,分别建立参数、半参数和非参数CARR(1,1)模型来研究上海股票市场的波动性。采用MSE、MAE两种误差度量指标比较参数、非参数、半参数CARR(1,1)模型的拟合能力。结果表明:半参数CARR(1,1)模型在对上海股市波动性的拟合方面表现最优,非参数CARR(1,1)模型次之,GCARR(1,1)模型最差。

基于非参数条件自回归极差模型的中国股市波动性预测

为提高条件自回归极差（CARR）模型的预测精度，将参数CARR模型与非参数GARCH模型相结合，构建了非参数CARR模型并给出估计算法。蒙特卡洛模拟研究结果表明：相比参数CARR模型的拟合效果，本文提出的非参数CARR模型的拟合效果更佳。为了比较两者的预测效果，以沪深300指数作为研究波动率的样本，基于非参数CARR（1，1）模型和参数CARR（1，1）模型研究了中国股市波动性的预测，四种预测误差度量的实证结果表明：无论是样本期内还是样本期外，与参数CARR（1，1）模型对股市波动性的预测精度相比，非参数CARR（1，1）模型的预测精度更高。