基于高频数据已实现GARCH-HAR模型的研究

【摘要】鉴于波动率的不可观测性,一直以来波动率的估计都是金融市场的重要课题,不管是在金融产品定价、资产配置,亦或是风险管理方面,波动率估计都扮演着举足轻重的角色。随着计算机等相关技术的发展,金融高频数据越来越荣易获得,传统的GARCH族模型已不能满足高频数据的研究需要,而以通过加总高频收益率得到的已实现波动率为代表的波动率代理变量,为市场的波动提供了一个可靠的度量,因此如何将这二者的优势进行整合从而更好地预测市场波动具有重要的现实意义。本文选取上证综合指数的5分钟高频收益序列,计算出已实现波动率,并在现有文献的基础上将其分解成连续和跳跃成分以及已实现半方差的形式,然后通过GARCH模型和HAR模型对收益率序列、已实现波动率序列进行联合建模,得到一个具有混频性质的Re-GARCH-HAR模型。实证结果表明,该模型的预测效果比传统的GARCH模型要好,同时在对波动率进行中长期预测时,模型的表现也优于RealizedGARCH模型,在探究该模型的具体形式时,我们发现：仅仅利用负的收益率计算出已实现半方差,并将其加入GARCH模型所构建的Re-GARCH-HAR-RS模型的预测具有最好的预测效果。
【作者】许志香；
【导师】赵华；
【作者基本信息】厦门大学，金融学，2014，硕士
【关键词】高频数据；已实现波动；已实现半方差；

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