金融市場已實現波動率預測研究.pdf

1、波動率是金融風險管理、衍生品定價、以及投資組合構建等領域的關鍵變量，對波動率的準確預測一直是現代金融學研究的熱點問題。如何準確預測波動率，對投資者管理資產風險及監(jiān)管者控制市場風險、保證市場穩(wěn)定均具有重大的理論和現實意義。大量國內外研究文獻表明，基于高頻數據的已實現波動率理論模型在測度和預測市場波動率領域相較于傳統波動率模型（如GARCH族模型）具有顯著的優(yōu)勢。
　　本文基于Andrew和Vitaliy(2011)的時變概率密度函數

2、理論提出一個已實現波動率的非參數預測模型——TVF模型，并與Corsi(2004)提出的HAR-RV模型進行比較分析。再者，為綜合吸收非參數的TVF模型和線性的HAR-RV模型的各自特征，本文考慮組合預測方法，首創(chuàng)性地構造了一種自適應時變組合權重，并以此構建自適應組合預測模型，以期獲得比經典的算術平均組合預測模型更高的預測精度。本文以滬深300股指期貨的5分鐘高頻價格數據作為實證研究樣本，計算出樣本內已實現波動率值，并以HAR-RV模型

3、、TVF模型、算術平均組合預測模型和自適應組合預測模型對其建模，預測樣本外已實現波動率，同時引入基于低頻數據的GARCH模型和FIGARCH模型作為對比。為綜合評價各波動率模型的預測能力，本文采用滾動時間窗口策略來進行樣本外預測，并基于損失函數法、SPA檢驗法和Mincer-Zarnowitz回歸法構造模型預測能力的評價體系，從而使評價結論穩(wěn)健可靠。
　　實證結果表明: HAR-RV模型、TVF模型、算術平均組合預測模型和自適應組