基于跳跃、好坏波动率的混频已实现EGARCH模型的波动率预测与风险度量

摘要：

为探究资产价格的跳跃行为和收益波动的非对称效应对波动率预测的影响,以高频数据建模为视角,基于跳跃、好坏波动率将Realized EGARCH-MIDAS模型进行拓展,以提升模型的波动率预测能力与风险度量效果.运用拓展后的模型,以沪深300指数价格高频数据为样本进行实证分析,探究中国股票市场的波动性规律,并采用似然函数、信息准则和基于损失函数的DM与MCS等检验方法,综合比较了改进前后的模型对波动率及风险值的预测效果.实证结果显示:(1)沪深300指数收益的长期波动主要来源于连续波动而非跳跃波动,且受正连续波动影响更大,而负跳跃对波动具有明显的负向冲击;(2)文章提出的拓展模型均能更好地捕捉波动率的长记忆性,在样本内估计和样本外预测上也都有更好的表现,其中同时考虑跳跃与非对称影响的Realized EGARCH-MIDAS-RSJ拓展模型拥有最优的估计及预测效果.

关键词：Realized EGARCH-MIDAS模型、跳跃、好坏波动率、波动率预测、VaR

分类号：F830(金融、银行)

资助基金：浙江省自然科学基金;浙江省重点建设高校优势特色学科浙江工商大学统计学

在线出版日期：2022-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共19页

页码：79-97