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.     

价格跳跃前大中小单的行为特征和信息含量

利用中证800指数成分股3年的分笔交易数据,将股票成交订单分成大单、中单和小单,然后分析跳跃前的交易指令与跳跃的关联性及其对跳跃的预测能力.对跳跃样本和匹配有消息发布的跳跃样本进行事件分析和回归分析,发现跳跃前有明显的、逐渐加强的、与跳跃方向相对应的异常交易,而且异常交易指令与跳跃的发生概率、方向、大小和匹配的信息有不同程度的显著关联性;进一步的预测分析也发现,在控制流动性指标后,异常交易指令可以提升模型对跳跃的预测效果.这些结果显示市场在跳跃前存在着信息泄露,且信息泄露随时间扩散.此外,事件分析、回归模型和预测效果均显示:跳跃前中单的信息含量一般高于大单和小单,说明中国股市在极端价格变化前存在隐秘交易     

中国股票价格跳跃实证研究

利用基于BN -S方法的已实现波动测度构造出跳跃统计量,用该统计量检验分析了中国股票市场股票价格的跳跃现象.检验结果不仅证实了股票市场价格跳跃存在普遍性,而且发现单支股票的跳跃主要是异质跳跃而不是共同跳跃.这表明单支股票的价格跳跃更多地受到自身市场信息的影响,而共同信息对单支股票的影响是非常有限的.单支股票的共同跳跃大...