多分形波动率预测模型及其MCS检验

作     者：魏宇 马锋 黄登仕 WEI Yu;MA Feng;HUANG Deng-shi

作者机构：西南交通大学经济管理学院成都610031 

出 版 物：《管理科学学报》 (Journal of Management Sciences in China)

年 卷 期：2015年第18卷第8期

页      面：61-72页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71071131 71371157) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120184110020) 教育部人文社科基金规划资助项目(14YJC790073) 四川省科技青年基金资助项目(2015JQO010) 

主　　题：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 

摘      要：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.