基于LHAR-RV-V模型的中国股市波动性研究

在已实现波动率异质自回归模型(HAR-RV模型)的基础上,基于市场微观结构的理论,同时考虑市场波动的杠杆效应和量价关系,构造了已实现波动率及交易量之长记忆异质自回归模型(LHAR-RV-V模型).利用该模型对沪深300指数的等时1min高频数据进行实证分析,实证结果表明该模型能够较好地捕捉到我国股票市场波动的长记忆性和杠杆效应,且杠杆效应具有一定的持续性.此外,过去不同周期交易量的加入不仅能够更为细微的反映量价之间的关系,而且在一定程度上改善了模型的预测能力.

中国股市的跳跃性与杠杆效应——基于已实现极差方差的研究

以连续时间跳跃扩散理论为基础,本文将已实现极差方差分解为连续和跳跃成分,进而构建包含连续和跳跃成分的杠杆异质性自回归(LHAR-RRV-CJ)模型,对中国股市的跳跃性以及杠杆效应进行了实证研究,结果表明,中国股市具有显著的跳跃性,并存在杠杆效应,LHAR-RRV-CJ模型具有较好的预测能力。研究还发现,跳跃对中国股市波动存在显著的正的影响,其中跳跃对中国股市的短期波动影响较大,对长期股市波动影响较小。并且,杠杆效应对短期股市波动影响较大,但不影响长期股市波动。