沪深300股指期货的波动率预测模型研究

以沪深300股指期货仿真交易的5分钟高频数据为例,运用滚动时间窗的样本外预测和具有Bootstrap特性的SPA检验法,全面对比了基于日收益数据的历史波动率(historical volatility)模型和基于高频数据的已实现波动率(realized volatility)模型对波动率的刻画和预测能力.主要实证结果显示,已实现波动率模型以及加入附加解释变量的扩展随机波动模型是预测精度较高的波动模型,而在学术界和实务界常用的GARCH及其扩展模型对沪深300股指期货的波动率预测能力最弱.     

不同抽样频率波动模型的预测精度比较

以上证综指和标准普尔500指数为例,构建了基于不同抽样频率股价数据的波动模型,然后运用样本外的滚动时间窗法实证计算了各波动模型对未来市场波动率的预测值,最后运用具有bootstrap特性的SPA检验法实证检验了各波动模型的预测精度差异.研究结果表明,基于低频数据的波动模型对股市波动率的预测精度远远落后于基于高频数据的波动模型,使用高频数据有助于对市场波动率的精确预测.     

跳跃的估计、股市波动率的预测以及预测精度评价

本文基于C_TMPV理论估计已实现波动率的跳跃成分,在此基础上构建考虑跳跃的AHAR-RV-CJ模型和MIDAS-RV-CJ模型来预测中国股市的已实现波动率,并评价和比较各类波动率模型的预测精度。实证结果表明:基于C_TMPV估计的波动率跳跃成分对日、周以及月波动率的预测有显著的正向影响;AHAR-RV-CJ模型和MIDAS-RV-CJ模型的样本内和样本外预测精度在不同的预测时域上都是最高的,尤其是对数形式的模型;MIDAS族模型的样本外预测精度在中长期预测时域上比HAR族模型高;AHAR-RV-CJ模型和MIDAS-RV-CJ模型的样本外预测能力在中长期预测时域上比基于低频数据的Jump-GARCH模型、SV-CJ模型和SV-IJ模型好。     

基于日度低频价格的波动率预测

利用作者提出的GARCH-X的框架,将以往文献中提出的各种基于金融资产的最高、最低、开盘和收盘等低频价格信息的波动率静态估计,统一地扩展成对波动率的动态预测模型.通过对上证指数近十几年数据的实证分析,并借助于对波动率的高频估计和预测评估的一些最新研究成果,本文揭示出合理地利用价格极差及开盘价的信息可以显著地提高对波动率及风险价值的预测能力.     

已实现波动与日内价差条件下的CVaR估计

随着高频金融数据的获取,已有很多基于高频数据的研究,包括已实现波动率的估计及其分布特征分析等.尝试结合日内高频数据和日收益率数据,基于Copula方法分析了日收益率与"已实现"波动率以及日内价差之间的相依结构.通过分象限对数据进行了Copula拟合,给出了一类特殊数据的联合分布估计方法,进而给出了已实现波动率和日内价差条件下的CVaR的估计方法.最后基于中国股市上证综指和深证成指的高频收益率数据进行了实证分析,并对两种条件下的CVaR方法进行了预测效果的比较,实证结果表明已实现波动率条件下的CVaR预测效果更好.     

基于期权与高频数据信息的VaR度量研究

传统的市场风险度量模型没有充分利用期权与高频数据包含的信息,且主要基于单因子波动率模型,导致信息的损失以及模型缺乏足够的灵活性.本文基于灵活的双因子随机波动率模型,通过提取期权与高频数据包含的市场前瞻与当前信息,构建相应的市场风险度量波动率模型对在险值（VaR）进行度量.为了估计模型参数,建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法.采用iVX指数与已实现波动率测度（RV）作为上证50ETF期权与高频数据信息的代理,对构建的市场风险度量波动率模型进行了实证检验,结果表明：充分利用了期权与高频数据信息的双因子随机波动率模型能够在快速变化的市场环境中更好地估计波动率,相比其它波动率模型（仅利用了历史数据信息的GARCH模型、利用了高频数据信息的已实现GARCH模型以及利用了期权与高频数据信息的单因子随机波动率模型）具有更为优越的VaR度量精确性,尤其是极端风险情形下的VaR估计精确性改进明显,凸显了期权与高频数据信息以及双因子波动率在市场风险管理中的价值.     

金融市场的多分形波动率测度、模型及其SPA检验

提出一种新的金融市场波动率的测度方法--多分形波动率(multifractal Volatilty)测度,并以上证综指在长达8年左右时间内的高频数据样本为例,构造了多分形波动率的ARFIMA动力学模型.同时,运用最近提出的SPA(superior predictive ability)检验法,实证对比了多分形波动率模型与现有的如实现波动率(realized volatility)模型、GARCH模型以及随机波动(stoclaastic volatility,SV)模型对市场波动预测能力的优劣.实证结果显示,在某些损失函数标准下,文中提出的多分形波动率测度及其动力学模型具有比现有其它模型更优的波动率刻画能力和预测精度.     

引入外部冲击的中国铜期货市场高频波动率建模与预测

在中国经济逐渐全球化的背景下，引入外部冲击对中国有色金属期货市场的高频波动率进行建模和预测，有利于提高对中国有色金属价格波动的预测能力。本文将外部冲击信息引入HAR-RV-CJN模型，以中国上海期货交易所铜期货高频数据样本为例，对模型的拟合效果进行实证检验，并基于自举法的SPA检验，评估高频波动率模型的预测精度。结果表明，外部冲击变量在长期内对期铜已实现波动率的预测产生重要影响，引入外部冲击信息后的HAR-RV-CJN-ES模型相比于HAR-RV-CJ模型和HAR-RV-CJN模型，拟合效果和预测精度在长期都有了显著提高。     

基于“已实现”波动率ARFI模型和CAViaR模型的VaR预测比较研究

高频金融数据在风险价值VaR度量和预测方面的价值已经引起了学术界和业界的广泛兴趣。计算和预测VaR的方法广义上可以分为两大类:间接法和直接法,在有了高频数据后,两类方法均可行,尤其是由于高频数据导出的"已实现"波动率的出现,使得间接法有明显改进。本文将从间接法中选取基于"已实现"波动率的ARFI模型与从直接法中选取的两个CAViaR模型进行比较,采用沪深300、上证指数、深证成指的5分钟高频数据,根据多种在评价VaR预测模型表现时广泛使用的后验测试,对各模型进行实证检验,结果表明基于CAViaR模型的预测表现优于基于"已实现"波动率的ARFI模型,这对风险管理从业者有一定的参考意义。     

基于C_TMPV的中国股市高频波动率的跳跃行为研究

运用2000年1月4日至2008年12月31日上证综指每5分钟的高频金融数据,采用核估计量估计中国股市高频波动率序列,运用修正的已实现门阀多次幂变差估计中国股市高频波动率的跳跃序列,实证分析中国股市高频波动率跳跃的各种特征,并运用ACD模型、ACH模型以及扩展的ACH模型进一步分析中国股市高频波动率跳跃的持续期的特征.研究结果表明,中国股市高频波动率及其跳跃都具有集聚的特征,高频波动率发生显著跳跃的比例相当高,高频波动率跳跃的幅度、强度和跳跃幅度的分布都具有时变性,而跳跃对高频波动率的贡献却具有相对稳定性;在样本期,中国股市高频波动率跳跃表现出较强的正相关性,且跳跃的持续期存在较强的长记忆性和周日历效应.