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题名沪深300指数波动的多状态平滑转移异质自回归模型
被引量：1
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作者
瞿慧
杨洋
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机构
南京大学工程管理学院
美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC)
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第9期34-37,共4页
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基金
国家自然科学基金重点项目(70932003)
国家自然科学基金资助项目(71201075)
+2 种基金
江苏省自然科学基金面上项目(BK2011561)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120091120003)
教育部留学回国人员科研启动基金项目
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文摘
文章利用沪深300指数5分钟高频价格估计已实现波动,并提出以过去收益为状态变量,采用logistic函数刻画状态间的转移,构建已实现波动的多状态平滑转移异质自回归(MRST-HAR)模型。滚动窗样本内、外预测性能检验表明,MRST-HAR模型对沪深300指数已实现波动的拟合及预测能力大多超越HAR模型,两种模型预测结果的结合则可以进一步提高预测精度;各状态转移函数都较为平滑而并非阶跃函数,表明通过logistic函数来引入非线性要比结构突变更加合理。
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关键词
已实现波动
平滑转移
异质自回归模型
Logistic函数
沪深300指数
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分类号
F832.51
[经济管理—金融学]
F224
[经济管理—国民经济]
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题名中国原油期货价格波动时段特征分析及预测
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作者
任和
徐建军
崔淼森
陈述
陈荣达
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机构
浙江财经大学—中国社科院大学浙江研究院
浙江财经大学金融学院
浙江金融职业学院
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出处
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第4期1043-1056,共14页
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基金
国家社会科学基金重大项目(22&ZD073)
国家统计局重点课题(2022LZ29)。
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文摘
关于原油期货价格波动率的预测研究主要集中在国外市场,中国原油期货合约在一个交易日内被分为3个交易时段,这与国外市场有着很大的不同。交易时间分段可能使中国市场上波动率的结构与国外存在差异。通过异质自回归已实现波动率(HAR-RV)模型框架与半秒钟采样频率的高频期货合约交易数据,对价格波动率的结构特征及预测问题进行研究。研究验证了中国市场上预测的时间尺度由日缩小到交易时段尺度的可行性,发现了中国原油期货价格波动率有时段波动的特征,且时段特征的加入显著提高模型的预测性能。此外,研究还发现,预测时间尺度的缩小促进已实现波动序列平稳性的改善,发展了非平稳时序下HAR-RV模型研究问题,波动率的预测结果可为投资者和管理者对中国原油期货市场设计出更为精准的风险管理工具。
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关键词
中国原油期货
异质自回归已实现波动率模型
时段特征
预测
高频数据
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Keywords
Chinese crude oil futures
heterogeneous autoregressive-realized volatility(HAR-RV)model
time period characteristics
prediction
high-frequency data
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分类号
F713.35
[经济管理—产业经济]
F764.1
[经济管理—产业经济]
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题名跳跃行为、杠杆效应及长期记忆下的VaR预测
被引量：1
- 3
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作者
胡志军
谭中
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机构
江西财经大学金融发展与风险防范研究中心
江西财经大学金融学院
上海财经大学金融学院
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出处
《金融理论与实践》
北大核心
2016年第3期19-26,共8页
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基金
国家社科基金项目(编号:14CJY064
名称:"具有普惠金融内涵的金融发展与我国居民收入分配的失衡调整研究")
江西省教育厅科技项目(名称:"我国A股市场的价格跳跃风险研究")的资助
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文摘
基于高频数据构建了一个简单的收益率模型用于预测风险价值。该模型使用Corsi&Reno(2010)的带杠杆效应的异质自回归模型刻画已实现方差,考虑了跳跃行为、杠杆效应和长期记忆对条件波动率的影响;刻画了收益与风险的权衡关系;而且结合极值理论,无须假设具体收益率分布,便可得到风险价值的预测值。使用该方法预测了沪深股票市场的市场风险,而且基于Christoffersen(1998)方法检验表明,收益率模型的风险价值预测是有效率的。
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关键词
风险价值
杠杆效应
异质自回归模型
极值理论
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Keywords
Value at Risk
leverage effect
LHAR-CJ model
extreme value theory
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分类号
F832.5
[经济管理—金融学]
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题名高频金融时间序列研究:回顾与展望
被引量：7
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作者
徐正国
张世英
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机构
天津大学管理学院
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出处
《西北农林科技大学学报（社会科学版）》
2005年第1期62-67,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70171001)
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文摘
高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中存在的问题,展望了高频时间序列的研究趋势。
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关键词
高频金融时间序列
“已实现”波动率
异质自回归条件异方差模型(HARCH模型)
日历效应
自回归
条件持续期模型(ACD模型)
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Keywords
high-frequency financial time series
realized volatility
heterogeneous autoregressive conditional heteroskedasticity model
calendar effects
autoregressive conditional duration model
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分类号
F224.0
[经济管理—国民经济]
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