基于符号收益和跳跃变差的高频波动率模型

摘要：

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.

关键词：高频波动率模型、跳跃、已实现半变差、符号跳跃变差

所属期刊栏目：20

分类号：F830.9(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71371157,71671145;教育部人文社会科学基金规划资助项目15YJA790031,16YJA790062;四川省科技青年基金资助项目2015JQO010;四川省社会科学高水平研究团队资助项目;中央高校基金科研业务费专项资金资助项目26816WCX02

在线出版日期：2017-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：31-43