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关于交互论文范文 带高频信息交互效应波动率模型相关论文写作参考文献

分类:毕业论文 原创主题:交互论文 更新时间:2024-01-27

带高频信息交互效应波动率模型是大学硕士与本科交互毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载,关于免费教你怎么写达内方面论文范文。

摘要:本文利用股票市场的高频数据波动率预测,采用隔夜波动率和交易时段波动率预测模型,其中,隔夜波动率模型考虑了周末效应对波动率的影响,在交易时段波动率模型中,“已实现波动率”采用基于周平均收益率的函数系数形式,以考察短期收益与高频信息的交互影响,建立了函数系数GARCH模型.基于上证综指的实证分析显示,隔夜波动率存在明显的周末效应,交易时段波动率“杠杆效应”显著,短期收益与高频信息存在显著的非线性交互作用.

关键词:波动率预测;隔夜波动率;周末效应

中图分类号:F224文献标识码:A 文章编号:1003-9031(2015)02-0004-07 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2015.02.01

一、引言

股市的波动及相关特征是金融领域的一个重要主题和研究热点,它在有效资产组合的选择、金融衍生工具的定价及金融风险管理中起到了关键的作用.例如,在期权定价方面, 标的资产的波动率是决定期权价格的一个重要变量;在风险管理方面,条件VaR(value at risk) 的计算,都会涉及到波动率的估计和预测.当前和今后的一段时间内,我国将不断的推出新的金融产品以优化金融市场产品结构,这些金融产品的估值和监管者对其风险的管控都或多或少地涉及其波动率这一关键变量波动率准确的估计和预测对我国金融市场健康发展和平稳运行具有现实意义.

自Engle(1982)提出的ARCH模型以来涌现大量关于波动率的研究成果[1].最具代表性的有Bollerslev(1986)提出的GARCH模型,它能较好地刻画波动率的长相关性和丛簇(cluster)等特征[2].此后根据波动率其他特征扩展出许多模型如为了使模型能很好刻画收益率对波动率的非对称影响,Nelson(1991)提出了指数GARCH或称EGARCH模型等.这些模型在低频时间序列领域有很成功的表现,同时其建模思想也对高频数据的建模有着重要的影响[3].

高频数据的出现和“已实现波动率”(realized volatility)估计方法的成熟使得波动率预测出现新机遇[4-7].鉴于“已实现波动率”与波动率的密切关系和GARCH模型框架在日波动率建模的成功表现,如何将“已实现波动率”和传统的GARCH模型框架结合起来成为波动率建模中的一个热点.Engle(2002)和Lu(2005) 将“已实现波动率”作为一个外生变量直接加入到GARCH 模型,建立GARCH-X模型[8-9].为了解决使用GARCH-X 模型进行多期预测时“已实现波动率”的预测的问题及融入日内极差,Engle(2006) 和Shephard and Sheppard(2010)分别在GARCH-X模型的基础提出了MEM(Multiple Error Models )模型和HEAVY 模型,这两个模型都要对“已实现波动率”或日内极差的条件方差进行建模[10-11].由于其条件方差是不可观测的,故难以评价模型拟合度.为了避免需要对过多潜在变量建模的问题,最近Hansen(2012) 等在GARCH-X 模型的基础上对“已实现波动率”和波动率的关系进行模型假设建立Realized GARCH 模型[12].在其建立的测度方程中存在“已实现波动率”非对称性与同期波动率的非对称性互相抵消而不能刻画波动率非对称性的问题.国内类似的研究主要有,王天一和黄卓(2012)考察了厚尾残差的Realized GARCH模型,但其实证表明厚尾现象并不明显[13];杨科和陈浪南(2012) 和文凤华(2012)等分别研究了“已实现波动率”预测问题[14-15].

我国市场交易实行T+1,只要进入市场就必须面对隔夜波动带来的风险,而且隔夜收益率与交易时段收益率的波动率长相关性等特征存在明显差异,故不能只专注于交易时段的波动率预测.为此,本文沿用 Andersen(2011a)等提出的思想:把一整天的波动率分为隔夜波动率和交易时段波动率两部分分别建模,并根据我国市场的实际对原有模型进行完善[16].由于隔夜时段的市场处在非交易时段信息的到达不能立刻在市场得以体现和被观测,同时也不存在高频数据可利用,故把它们分开进行建模有其合理性.按照Ross(1989)的观点,波动率可以看做信息流的度量,因周末较长时间的休市当然也累计了较多的信息, 这必将导致隔夜收益在周末波动比较大,故在进行隔夜收益波动率建模时我们考虑了周末效应的影响[17].

现有的研究结果表明基于高频信息的“已实现波动率”对波动率有很强的预测作用.周收益率为代表的短期收益能反映近期市场行情,而市场行情的改变常常会导致结构突变等问题.同时注意到,在现有的波动率预测模型中用于波动率预测的信息都采用叠加的形式(additive),而信息之间的交互作用(interactive)一直没被考虑.为此,本文建立“已实现波动率”的系数为周收益率的函数的函数系数预测模型以考察短期收益与高频信息在预测波动率时的交互作用,并部分缓解结构突变问题和提高预测精度.

二、模型构建

本文考虑当前最常见的资产价格模型(由于考虑是超额收益率,所以模型中剔除了趋势项)

d(log P■)等于σ■dW■ (1)

其中,s∈[0,+∞),Ps表示资产价格,Ws为标准的布朗运动,σ■的样本轨迹满足Lipschitz连续条件的随机过程.故定义第t天的收益率,隔夜收益率和交易时段收益率分别为:

r■等于log(P■■)-log(P■)等于■σ■dW■ (2)

r■■等于log(P■■)-log(P■)等于■σ■dW■ (3)

r■■等于log(P■■)-log(P■)等于■σ■dW■(4)

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参考文献:

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