基于四次幂差修正HAR模型的股指期货波动率预测

股指期货波动率建模与预测是揭示其波动运行规律和市场风险是重要途径。本文基于跳跃、好坏波动率与符号跳跃建立四组HAR模型,提出单级纠偏HARQ类模型和多级纠偏HARQF类模型,实证研究揭示股指期货波动运行规律,并采用MCS检验来评估模型优劣。HAR建模考察连续与跳跃波动、好与坏波动率的两种已实现波动分解。为了降低波动率估计偏差,基于最小化MSE准则确定最优抽样频率,利用已实现核修正的ADS检测法识别跳跃,采用已实现核估计修正好坏波动率与符号跳跃。基于沪深300股指期货的实证研究表明：连续波动比跳跃波动对未来已实现波动贡献更大;好坏波动率具有不对称波动冲击,而符号跳跃对未来波动具有负向冲击;好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解;中位数已实现四次幂差能够显著提升HAR类模型的样本内外预测能力;与样本内预测相反,样本外预测中单级纠偏HARQ类模型优于多级纠偏HARQF类模型;MCS检验得出HARQ-RV-SJ模型表现最佳。研究结论与启示对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义。     

考虑跳跃和隔夜波动的中国股票市场波动率建模与预测

本文用已实现波动率（Realized Volatility, RV）度量上证综指和深证成指在交易时间内的波动率,并将其分解为连续路径变差部分和由跳跃引起的非连续部分。这两部分与隔夜波动率共同构成日波动率。本文对日波动率的三个组成部分建立HAR-CJN模型,探究了波动率不同成分之间的相互影响以及在预测中的作用。结果表明连续变差对日波动率的各组成部分均有显著的正向影响,在预测中的贡献最大;而跳变差的影响一般比连续变差的要弱,且随着滞后期的长短而有所不同。样本外预测结果显示HAR-CJN模型的预测表现要远远优于GARCH族模型,并在向前一天和一月的预测中优于普通的HAR-RV模型。     

已实现跳跃波动与中国股市风险溢价研究——基于股票组合视角

基于我国股市5分钟高频数据为研究样本,采用非参数方法估计了Fama-French25个股票组合的已实现跳跃波动率的主要成分(规模、均值、标准差和到达率等),实证分析表明:(1)已实现跳跃波动的主要成分可通过线性和非线性(交叉项)形式预测大部分股票组合的超额收益率.(2)已实现跳跃波动率成分在一定程度上可以通过线性方式解释股票组合的横截面收益.(3)已实现跳跃波动率可能是Fama-French三因子模型中规模因子和账面市值比因子的背后驱动因素.     

基于符号收益和跳跃变差的高频波动率模型

基于符号收益率的视角,对现有的HAR-RV类及其跳跃扩展模型进行相应分解,构建新型的HAR-RV类波动率模型.进一步,结合符号收益和不同的跳跃识别检验方法,提出了包含符号跳跃变差的HAR-RV类模型,并利用样本外滚动窗预测技术和"模型信度设定"(MCS)检验法评价了各种新旧HAR-RV模型对我国沪深300股价指数波动的预测能力.结果表明:基于C_TZ跳跃识别检验的符号跳跃变差能显著改善波动率模型的短期预测能力,但在中长期波动预测时,符号跳跃变差未能明显提升HAR-RV类模型的预测精度;新提出的HAR-S-RV-TJ-TSJV模型和HAR-S-RV-TJ模型分别在对短期(未来1天)和中长期(未来5天和20天)的波动预测检验中,展现出了最高的预测精度.     

“坏”跳跃、“好”跳跃与高频波动率预测

  准确的波动率预测对资产组合配置和风险管理有非常重要的意义,在当今大数据时代,充分利用股市高频数据预测股票波动率成为可能。         股市高频信息的一种应用是使用已实现方差和它的组成部分预测股票波动率。已实现方差可以拆分为已实现负半方差和已实现正半方差两个部分。由于已实现负半方差和已实现正半方差极限形式中包含的连续运动部分完全一致,所以它们的不同仅来源于它们跳跃部分的差异,但连续运动部分的存在是否会“稀释”股价跳跃对波动率所产生的影响,为此有必要进一步提取负跳跃和正跳跃。基于负跳跃变差和正跳跃变差,利用HAR模型研究两种不同方向的跳跃是否对波动率产生不对称影响,使用DM统计量和样本外 R²_OS,作为评判标准,考察这种区分跳跃方向的做法是否改进了对波动率的预测能力。         研究结果表明,①负跳跃对应未来波动率上升,正跳跃对应未来波动率下降。作为风险规避者的投资者厌恶风险和不确定性,意味着投资者厌恶未来波动率上升而偏好未来波动率下降。因此,将股价的负跳跃称为“坏”跳跃,将股价的正跳跃称为“好”跳跃。②“好”跳跃导致未来波动率下降,而连续运动部分的上升导致未来波动率上升,两者效应的总和是已实现正半方差对未来波动率的影响不显著;“坏”跳跃和连续运动部分的上升都导致未来波动率上升,两者效应的总和是已实现负半方差对未来波动率产生显著的正影响。③利用“坏”跳跃和“好”跳跃不但能够更好地拟合样本内的未来波动率,而且还能够明显地改善波动率的样本外预测能力。         研究结果支持日内收益率的正负符号信息在波动率预测领域有其价值,两种不同方向的跳跃对波动率产生不对称影响。在波动率预测实践中,利用“坏”跳跃和“好”跳跃能够改进对波动率的预测能力。     

波动预测建模与尾部风险测量方法

  作为中国资本市场的对冲工具,股指期货在2015年经历了一轮极端牛熊市。在股指异常波动阴影下,研究股指期货尾部风险的测量方法,对风险管理与资产配置具有理论意义和实践意义。传统风险测量方法通常利用低频波动率构建尾部风险VaR和ES估计量,但高频波动率比低频波动率蕴含更多信息且计算效率更高,利用高频波动率建立高效的尾部风险测量方法成为研究趋势。         基于条件极值理论和新型高频波动率,构建RV-EVT框架的股指期货尾部风险测量方法。阐述已实现波动率衍生的跳跃、好坏波动和符号跳跃理论;为提高波动率估计精度,利用已实现核修正CPR跳跃检验、好坏波动和符号跳跃;考虑跳跃、好坏波动和符号跳跃建立4组对数形式的HAR类波动预测模型。在极值理论框架中嵌入HAR类模型预测波动率,构建两步法的RV-EVT尾部风险测量方法;根据样本外滚动预测评估股指期货尾部风险测量水平,采用无条件覆盖和自枚举检验对VaR和ES进行回测分析。         研究结果表明,波动率的样本外滚动预测显示,HAR波动预测框架下好坏波动分解优于连续跳跃波动分解,好坏波动衍生出的正负符号跳跃具有极为突出的波动预测能力;回测分析检验结果显著,尾部超出数接近理论预期,表明RV-EVT尾部风险测量方法有效;HAR-RV-RS和HAR-RV-SJd模型的尾部风险测量表现最佳;ES模型比;VaR模型具有更优的尾部风险测量水平,特别是在高风险状态下ES模型能弥补VaR模型失控的缺陷;通过量化交易资金管理研究,揭示尾部风险测量方法的应用价值。         建立了高频波动率与风险管理的桥梁,为金融资产尾部风险度量提供了有效方法,对资产配置和风险控制具有借鉴意义。     

GARCH类模型波动率预测评价

GARCH类模型已经广泛运用于波动率的预测,但对模型的预测表现进行评价却受到了忽视,其主要原因是缺乏合适的衡量标准。本文首先运用GARCH类模型对上证指数收益率进行了全面的估计及样本外预测,然后以已实现波动率作为波动率预测的评价标准,通过M-Z回归和损失函数来评价GARCH类模型的波动率预测表现。结果表明,无论是样本内还是样本外,GARCH类模型都能够较好的预测上证指数的收益波动率。其中,偏斜t-分布假设下的GJR(1,1)模型的预测能力最强。     

跳跃风险、结构突变与原油期货价格波动预测

本文主要是为了检验原油期货市场是否存在明显的跳跃风险和结构突变,并重点调查这两个因素是否对原油期货价格波动有预测作用。在经典或前沿的HAR-RV、HAR-S-RV和PSlev模型中,本文同时考虑跳跃风险和结构突变因素,构建了HAR-RV-J-SB、HAR-S-RV-J-SB和PSlev-J-SB模型。接着,以WTI原油期货的5分钟高频交易数据作为实证样本,对以上模型进行实证分析。实证结果显示：原油期货市场存在明显的跳跃风险和结构突变现象;HAR-RV-J-SB、HAR-S-RV-J-SB和PSlev-J-SB模型对原油期货价格波动的样本外预测精度都明显高于与之相对应的HAR-RV、HAR-S-RV和PSlev模型,且其结果是稳健的。特别地,在HAR-C和LHAR-RV等其它现有HAR族模型中加入跳跃风险和结构突变因素,也能得到类似的结果。本文的研究表明跳跃风险和结构突变因素能显著提高现有绝大多数HAR族模型对原油期货价格的预测精度,所以在HAR族模型的构建中这两个因素不能被忽视。     

基于多分形理论的动态VaR预测模型研究

经济物理学(econophysics)的大量研究表明,金融市场的波动具有复杂的多分形(multifractal)特征,因此准确地测度和预测市场波动,对金融风险管理工作的意义重大。在已有多分形波动率(multifractal volatility)测度及其模型应用基础上,以上证综指10年的高频数据为对象,提出了基于多分形波动率的样本外动态风险价值(out-of-sample dynamic VaR)预测法。通过两种规范的后验分析(backtesting)结果表明,与8种主流的线性和非线性GARCH族模型相比,在高风险水平上,基于多分形波动率测度的VaR模型明显具有更高的样本外动态风险预测精度。     

经济政策不确定性与我国股市波动率预测研究

股票市场的波动与实体经济走势以及宏观经济政策密切相关.因此,以Baker的经济政策不确定性(economic policy uncertainty,EPU)指数和我国股市代表性的股价指数——上证综指为对象,运用广义自回归条件异方差混频数据抽样(GARCH-MIDAS)模型,分析了经济政策不确定性对上证综指波动率的影响,并运用该模型与常见的多种GARCH族模型进行了样本外波动率预测的对比研究.实证结果表明,EPU指数能够很好地解释我国股市波动的长期成分,并显著改善对上证综指波动率的预测精度;同时,模型信度集合(model confidence set,MCS)检验结果进一步证实,基于混频数据的GARCH-MIDAS模型能显著打败常见的多种GARCH族模型.     

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.     

我国黄金期货价格波动率预测研究：来自模型缩减方法的新证据

黄金作为重要的避险资产,对其价格波动的定量描述和预测对于各类投资者的风险管理决策意义重大。基于标准回归预测模型,采用主成分分析、组合预测和两种主流的模型缩减方法(Elastic net 和Lasso)构建新的波动率预测模型,探究哪种方法能够更有效地利用多个预测因子信息。进一步,运用模型信度集合(model confidence set,MCS)、样本外R2和方向测试(Direction-of-Change,DoC)三种评价方法检验新模型的样本外预测精度。实证结果显示：不论是基于哪一种评价方法,相比其它竞争模型,两种缩减模型的样本外预测精度均为最优,可以为我国黄金期货价格的波动率预测提供可靠保障。     

考虑成分股联跳与宏观信息发布的沪深300指数已实现波动率模型研究

利用日内高频数据计算的已实现波动率较好度量了金融资产的风险,因此对其预测模型的研究具有重要意义。考虑到指数成分股的联跳可能蕴含指数跳跃所未能反映的信息,提出运用非参数方法识别指数成分股的联跳,采用自回归条件风险模型估计成分股联跳强度,并将其引入指数的已实现波动率异质自回归（HAR-RV-CJ）模型中,分析模型预测性能的改进。进一步的,考虑到宏观信息公告的发布可能对股市产生整体性影响,相应影响成分股联跳的几率;因此,在成分股联跳的自回归条件风险模型中引入居民消费价格指数、国内生产总值、贸易差额等宏观信息公告变量,并分析对联跳强度估计以及指数已实现波动率预测的影响。采用2011年1月4日至2013年7月11日沪深300指数及其成分股高频数据的实证表明,指数成分股联跳与指数跳跃具有不同的特征;用成分股联跳强度代替HAR-RV-CJ模型中的跳跃构建的HAR-RV-CI模型,较原始的HAR-RV-CJ模型,以及同时考虑指数跳跃与成分股联跳强度的HAR-RV-CJI模型,具有明显较优的样本内拟合与样本外预测性能。引入宏观信息公告变量可以改进联跳强度自回归条件风险模型的拟合效果,并提高指数已实现波动率模型的样本内拟合能力,但对于指数已实现波动率的样本外预测性能并无明显的帮助。     

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.     

沪深300股指期货上市对现货市场连续波动和跳跃波动的影响

本文采用跳-扩散随机波动率模型研究沪深300股指期货上市对现货市场波动的影响。通过MCMC方法估计模型参数,对股指期货上市前后指数连续波动和跳跃特征进行比较分析,并与股指期货各指标作比较。研究发现,股指期货的上市确实起到了稳定现货市场的作用,上市短期内现货市场波动增大,随着时间增加现货市场波动逐渐降低,但是这一稳定效果主要体现在指数波动率的连续部分。股指期货上市后,指数连续波动向均值回归速度加快,并呈现出逐渐降低的趋势;“杠杆效应”在经历短暂的消失后逐渐显现;指数跳跃波动在总波动中所占比重较高,但随着交易时间增加,指数平均跳跃次数和跳跃波动所占比重逐渐降低。     

基于贝叶斯因子模型金融高频波动率预测研究

构建了包含时变系数和动态方差的贝叶斯HAR潜在因子模型(DMA(DMS)-FAHAR),并对我国金融期货(主要是股指期货和国债期货)的高频已实现波动率进行预测.通过构建贝叶斯动态潜在因子模型提取包含波动率变量、跳跃变量和考虑杠杆效应的符号跳跃变量等预测变量的重要信息.同时,在模型中加入了投机活动变量,以考察市场投机活动对中国金融期货市场波动率预测的影响.预测结果表明,时变贝叶斯潜在因子模型在所有参与比较的预测模型当中具有最优的短期、中期和长期预测效果.同时,具有时变参数和时变预测变量的贝叶斯HAR族模型在很大程度上提高了固定参数HAR族模型的预测能力.在股指期货和国债期货的预测模型中加入投机活动变量可以获得更好的预测效果.