混合正态双因子已实现SV模型及其实证研究

摘要：

传统的波动率模型(如GARCH模型和SV模型)采用日度收益率数据对波动率建模,忽略了日内高频数据包含的丰富信息.同时,资产收益率的波动率往往展现长记忆性,资产收益率的分布展现非正态性(尖峰、厚尾),传统的波动率模型不能很好地刻画现实资产收益率的这些特征.将包含丰富日内高频信息的已实现波动率引入传统低频SV模型中,同时考虑已实现波动率偏差修正、波动率长记忆性和资产收益率的非正态性(尖峰、 厚尾),构建混合正态双因子已实现SV(2FRSV-MN)模型.为了估计2FRSV-MN模型的参数,给出灵活且易于实现的基于连续粒子滤波的极大似然估计方法.蒙特卡罗模拟实验表明,给出的估计方法是有效的.采用上证综合指数和深证成分指数5分钟高频交易数据,对提出的2FRSV-MN模型进行实证检验.研究结果表明,已实现波动率是真实日度波动率的有偏估计(下偏),沪深股市非交易时间效应强于微观结构噪声效应;沪深股市具有强的波动率持续性和显著的杠杆效应,且杠杆效应只存在于短记忆波动率因子过程中,长记忆波动率因子过程中存在反向杠杆效应;根据赤池信息准则,2FRSV-MN模型比其他模型具有更好的数据拟合效果.对风险值的估计结果表明,2FRSV-MN模型能较好地测量金融市场风险,但并非一定是具有最好的风险测量效果的模型,这取决于选取的概率和数据.研究结果不仅为投资者和监管机构提供了信息和决策参考,也丰富了基于高频数据的波动率建模和市场风险测量的研究.

关键词：已实现SV模型、混合正态、杠杆效应、长记忆、连续粒子滤波

所属期刊栏目：32

分类号：F830.9(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金71501001,71431008,71221001;教育部人文社会科学研究项目14YJC790133;中国博士后科学基金2015M580416;安徽省自然科学基金1408085QG139

在线出版日期：2019-07-05（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：148-160