基于“已实现”波动率ARFI模型和CAViaR模型的VaR预测比较研究

摘要：

高频金融数据在风险价值VaR度量和预测方面的价值已经引起了学术界和业界的广泛兴趣.计算和预测VaR的方法广义上可以分为两大类:间接法和直接法,在有了高频数据后,两类方法均可行,尤其是由于高频数据导出的“已实现”波动率的出现,使得间接法有明显改进.本文将从间接法中选取基于“已实现”波动率的ARFI模型与从直接法中选取的两个CAViaR模型进行比较,采用沪深300、上证指数、深证成指的5分钟高频数据,根据多种在评价VaR预测模型表现时广泛使用的后验测试,对各模型进行实证检验,结果表明基于CAViaR模型的预测表现优于基于“已实现”波动率的ARFI模型,这对风险管理从业者有一定的参考意义.

关键词：高频、“已实现”波动率、VaR、CAViaR

所属期刊栏目：23

分类号：C22;C52;C53

资助基金：国家自然科学基金青年项目11201069;国家自然科学基金资助项目71373043,71331006,11371350;对外经济贸易大学校级科研课题10QNJJX02;北京高等学校青年英才计划项目YETP0888;对外经济贸易大学学科建设专项经费资助XK2014102

在线出版日期：2015-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：50-58