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多分形波动率预测模型及其MCS检验被引量：27: 1; 作者魏宇马锋黄登仕《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2015年第8期61-72,共12页; 以上证综指的5 min高频数据为例,在已有的多分形波动率(multifractal volatility)测度方法基础上,提出了新的波动率测度方法及模型.运用滚动时间窗的样本外预测技术以及比SPA检验更具优势的"模型信度设定检验"(model confiden... 展开更多; 关键词多分形波动率 GARCH族模型已实现波动率模型滚动预测 MCS检验; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多分形波动率测度的ES风险度量被引量：13: 2; 作者王鹏魏宇《系统管理学报》 CSSCI 2012年第2期192-200,共9页; 多分形波动率(Multifractal Volatility,MFV)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以上证综指和标准普尔500指数的高频价格数据为例,构造了多分形波动率测度的lnMFV-ARMA动力学模型,并运用基于Bootstrap方法的后验分析过程,实证对... 展开更多; 关键词多分形波动率 ARMA模型 ES 风险度量; 在线阅读下载PDF 职称材料

金融市场的多分形波动率测度、模型及其SPA检验被引量：28: 3; 作者魏宇《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2009年第5期88-99,共12页; 提出一种新的金融市场波动率的测度方法——多分形波动率(multifractal volatility)测度,并以上证综指在长达8年左右时间内的高频数据样本为例,构造了多分形波动率的ARFIMA动力学模型.同时,运用最近提出的SPA(superior pred ictive abil... 展开更多; 关键词多分形波动率实现波动率波动率测度预测 SPA检验; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑跳跃和杠杆效应的股市多分形波动率建模被引量：1: 4; 作者张同辉苑莹庄新田《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期594-598,共5页; 考虑股票市场中存在的跳跃行为和杠杆效应等特征,在HAR模型基础上,构建了一种新的多分形波动率模型.以上证指数和深证成指每5 min高频数据为研究样本,运用“模型信度设定”(MCS)检验方法,实证对比了各波动率模型在高波动和低波动两个子... 展开更多; 关键词多分形波动率已实现波动率跳跃杠杆效应高频波动率模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多分形波动率测度的中国股市价量关系研究: 5; 作者夏宁伟詹海马锋《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第16期148-150,共3页; 文章以沪深300指数的5分钟高频数据为样本,结合波动的多分形波动率测度方法,利用去除时间趋势及自相关的交易量解释股票收益率的所包含的自相关和异方差特征,并与GARCH类模型作对比。实证结果显示,混合分布理论能够解释中国股票市场上... 展开更多; 关键词多分形波动率价量关系混合分布假说; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多分形波动率预测模型及其MCS检验被引量：27: 1; 作者魏宇马锋黄登仕; 机构西南交通大学经济管理学院; 出处《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2015年第8期61-72,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(71071131 71371157) +2 种基金四川省科技青年基金资助项目(2015JQO010); 文摘以上证综指的5 min高频数据为例,在已有的多分形波动率(multifractal volatility)测度方法基础上,提出了新的波动率测度方法及模型.运用滚动时间窗的样本外预测技术以及比SPA检验更具优势的"模型信度设定检验"(model confidence set,MCS),对比了新的波动率测度模型和主流的GARCH族以及已实现波动率(realized volatility)模型的预测精度.实证结果显示:不论是短记忆模型还是长记忆模型,多分形波动率模型的预测精度明显优于GARCH族模型,且长记忆模型的预测能力要好于短记忆模型.同时,在多数损失函数下,新提出的多分形波动率测度方法及其动力学模型的预测效果都是最优的.; 关键词多分形波动率 GARCH族模型已实现波动率模型滚动预测 MCS检验; Keywords multifractal volatility GARCH-type models realized volatility model rolling forecasting MCS test; 分类号 C93 [经济管理—管理学] F224 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多分形波动率测度的ES风险度量被引量：13: 2; 作者王鹏魏宇; 机构西南财经大学金融学院西南交通大学经济管理学院; 出处《系统管理学报》 CSSCI 2012年第2期192-200,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(71071131 71101119) +1 种基金西南财经在211工程三期青年教师成长项目第二批(211QN10110); 文摘多分形波动率(Multifractal Volatility,MFV)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以上证综指和标准普尔500指数的高频价格数据为例,构造了多分形波动率测度的lnMFV-ARMA动力学模型,并运用基于Bootstrap方法的后验分析过程,实证对比了lnMFV-ARMA模型与其他6种常用波动模型对ES(Excepted Shortfall)风险测度的估计精度差异。实证结果表明:在所考察的大多数分位数水平下,lnMFV-ARMA模型对ES风险测度的估计精度都优于许多现有常用波动模型,特别是对标准普尔500指数的极端价格波动风险具有最优的刻画能力。; 关键词多分形波动率 ARMA模型 ES 风险度量; Keywords multifractal volatility ARMA model excepted shortfall risk measurement; 分类号 F224 [经济管理—国民经济] F830 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名金融市场的多分形波动率测度、模型及其SPA检验被引量：28: 3; 作者魏宇; 机构西南交通大学经济管理学院; 出处《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2009年第5期88-99,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(705010257077109770771095) 教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-08-0826) 教育部长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0806); 文摘提出一种新的金融市场波动率的测度方法——多分形波动率(multifractal volatility)测度,并以上证综指在长达8年左右时间内的高频数据样本为例,构造了多分形波动率的ARFIMA动力学模型.同时,运用最近提出的SPA(superior pred ictive ability)检验法,实证对比了多分形波动率模型与现有的如实现波动率(realized volatility)模型、GARCH模型以及随机波动(stochastic volatility,SV)模型对市场波动预测能力的优劣.实证结果显示,在某些损失函数标准下,文中提出的多分形波动率测度及其动力学模型具有比现有其它模型更优的波动率刻画能力和预测精度.; 关键词多分形波动率实现波动率波动率测度预测 SPA检验; Keywords multifractal volatility realized volatility volatility measures predicting SPA test; 分类号 F224 [经济管理—国民经济] F830 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑跳跃和杠杆效应的股市多分形波动率建模被引量：1: 4; 作者张同辉苑莹庄新田; 机构东北大学工商管理学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期594-598,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(71671030) 国家社会科学基金资助项目(18BJY238) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N170606003,N180606001,N180614002).; 文摘考虑股票市场中存在的跳跃行为和杠杆效应等特征,在HAR模型基础上,构建了一种新的多分形波动率模型.以上证指数和深证成指每5 min高频数据为研究样本,运用“模型信度设定”(MCS)检验方法,实证对比了各波动率模型在高波动和低波动两个子样本期对我国股市的预测能力.实证研究结果表明,所提出的多分形波动率测度指标及其计量模型具有较好的预测作用,特别是在高(极端)波动时期其优势更为突出;研究结果有望为金融风险(特别是极端风险)的管理与控制提供新思路与新方法.; 关键词多分形波动率已实现波动率跳跃杠杆效应高频波动率模型; Keywords multifractal volatility realized volatility jump leverage effect high-frequency volatility model; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多分形波动率测度的中国股市价量关系研究: 5; 作者夏宁伟詹海马锋; 机构西南交通大学经济管理学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第16期148-150,共3页; 基金教育部人文社会科学基金一般项目(10YJC790278); 文摘文章以沪深300指数的5分钟高频数据为样本,结合波动的多分形波动率测度方法,利用去除时间趋势及自相关的交易量解释股票收益率的所包含的自相关和异方差特征,并与GARCH类模型作对比。实证结果显示,混合分布理论能够解释中国股票市场上波动性的积聚特征。在模型的比较上,发现多分形波动率-交易量模型的统计效果较常用的GARCH类模型为优。; 关键词多分形波动率价量关系混合分布假说; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	多分形波动率预测模型及其MCS检验	魏宇马锋黄登仕	《管理科学学报》 CSSCI 北大核心	2015	27	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多分形波动率测度的ES风险度量	王鹏魏宇	《系统管理学报》 CSSCI	2012	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	金融市场的多分形波动率测度、模型及其SPA检验	魏宇	《管理科学学报》 CSSCI 北大核心	2009	28	在线阅读下载PDF 职称材料
4	考虑跳跃和杠杆效应的股市多分形波动率建模	张同辉苑莹庄新田	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多分形波动率测度的中国股市价量关系研究	夏宁伟詹海马锋	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料