检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程 2022年第5期40卷 128-139页

作者：黄苒陈虎李梦圆华中师范大学经济与工商管理学院湖北武汉430070 长江证券股份有限公司湖北武汉430024

已实现极差波动率(RRV)极大地弱化了微观结构噪音的影响,比已实现波动率(RV)的有效性更高。但目前主流的HAR-RRV-跳跃模型忽略了符号变差成分在预测中的差异。由于RRV在跳-扩散框架下是有偏的,难以进行符号分解。因此通过刻度校正及校... 详细信息

已实现极差波动率(RRV)极大地弱化了微观结构噪音的影响,比已实现波动率(RV)的有效性更高。但目前主流的HAR-RRV-跳跃模型忽略了符号变差成分在预测中的差异。由于RRV在跳-扩散框架下是有偏的,难以进行符号分解。因此通过刻度校正及校正分解的方法,分别推导了RRV符号连续和符号跳跃成分。同时,考虑到外部信息冲击也会导致RRV不同方向的非对称变化,利用LGARCH模拟这种非对称影响,构造兼顾符号变差与外部信息冲击的HAR-SRRV-CJ-LGARCH模型和HAR-SRRV-SCJ-LGARCH模型。以沪深300和中证500指数1分钟高频数据作为研究样本,采用多种损失函数和MCS检验评价模型预测能力,结果显示:在预测中考虑了符号变差成分并利用LGARCH模拟外部信息冲击,可以明显提升模型预测能力,同时引入符号连续及符号跳跃的HAR-SRRV-SCJ-LGARCH模型在平稳期和短期预测中最优。

关键词：已实现极差波动率符号连续变差符号跳跃变差外部信息

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于波动率测量误差的波动率预测模型

引用

系统工程理论与实践 2018年第8期38卷 1905-1918页

作者：李俊儒汪寿阳魏云捷中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

本文研究了一种基于波动率测量误差的波动率预测模型，并做了非线性扩展，期望改进预测效果．考虑到文献中关于波动率可能长记忆性和非线性并存的观点，本文以具有长记忆特征的HAR（heterogeneous autoregressive）模型为基础，加入波... 详细信息

本文研究了一种基于波动率测量误差的波动率预测模型，并做了非线性扩展，期望改进预测效果．考虑到文献中关于波动率可能长记忆性和非线性并存的观点，本文以具有长记忆特征的HAR（heterogeneous autoregressive）模型为基础，加入波动率测量误差后模型持续性有所提高，结合非线性的时变参数模型则达到结构变化和减弱异方差的效果．本文用2652天的沪深300高频数据计算的已实现极差波动率来验证模型效果．固定参数下，在HAR型模型中加入测量误差作为调节变量可以较显著地改善样本外预测效果．时变参数下，加入测量误差的HARQ型模型预测效果大多优于对应的HAR型模型．时变参数模型总体上可以改善固定参数模型的预测效果，尤其在预测期较长的情况下改善均是显著的．

关键词：高频数据已实现极差波动率测量误差时变参数模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

经济政策不确定性与我国股市的波动率预测

引用

数学的实践与认识 2018年第22期48卷 41-52页

作者：余江徐伟举雷立坤魏宇曹阳西南交通大学经济管理学院四川成都610031 云南财经大学金融学院云南昆明650221

经济政策的不确定性对金融市场的价格波动具有重要影响。通过建立一系列已实现极差波动率异质自回归模型族，运用滚动时间窗的样本外预测方法，分析了我国经济政策不确定性对沪深300指数波动率的预测作用。一方面，模型信度集合检验结... 详细信息

经济政策的不确定性对金融市场的价格波动具有重要影响。通过建立一系列已实现极差波动率异质自回归模型族，运用滚动时间窗的样本外预测方法，分析了我国经济政策不确定性对沪深300指数波动率的预测作用。一方面，模型信度集合检验结果表明，我国的经济政策不确定性指数能显著提高对股市波动率的预测能力；另一方面，基于经济价值评价法的检验结果也表明，在不同长度的预测区间上（1、5、10和20天），加入中国经济政策不确定性指数的波动率模型比未加入该指标的其他模型获得了显著更高的投资组合经济价值，且这种提升效果在不同的投资者风险厌恶水平下具有稳健性。

关键词：经济政策不确定性已实现极差波动率异质自回归经济价值评价

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

高频环境下沪深300股指期货波动测度——基于已实现波动及其改进方法

引用

系统工程理论与实践 2011年第5期31卷 813-822页

作者：龙瑞谢赤曾志坚罗长青湖南大学工商管理学院长沙410082 湖南大学金融与投资管理研究中心长沙410082

作为中国唯一上市交易的金融期货产品,沪深300股指期货在资本市场价格发现和风险防范过程中扮演重要角色,科学准确地测度其收益波动对充分实现股指期货避险功能具有重要理论和现实价值.在日内高频信息环境下分别采用经典已实现波动率、... 详细信息

作为中国唯一上市交易的金融期货产品,沪深300股指期货在资本市场价格发现和风险防范过程中扮演重要角色,科学准确地测度其收益波动对充分实现股指期货避险功能具有重要理论和现实价值.在日内高频信息环境下分别采用经典已实现波动率、已实现极差波动率和已实现双幂波动率等三类方法对沪深300股指期货的收益波动进行测度,通过样本内预测误差指标对上述方法的测度性能进行比较.实证结果表明:沪深300股指期货在上市交易后表现出由剧烈波动到渐趋平稳的波动特征,已实现波动的改进方法在沪深300股指期货收益波动的测度性能上具有较为明显的优越性.

关键词：已实现波动已实现极差波动率已实现双幂波动率股指期货高频数据

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于隔夜信息冲击的高频波动率模型研究

基于隔夜信息冲击的高频波动率模型研究

引用

作者：陈虎华中师范大学

学位级别：硕士

近年来随着大数据和与云储存技术的发展,金融资产的5分钟、1分钟甚至更高频率的交易数据能够被记录、储存和分析。基于高频交易数据的波动率测度、拟合与预测已成为资产定价与风险管理领域的研究热点之一。其中,已实现波动率(RV)和已实... 详细信息

近年来随着大数据和与云储存技术的发展,金融资产的5分钟、1分钟甚至更高频率的交易数据能够被记录、储存和分析。基于高频交易数据的波动率测度、拟合与预测已成为资产定价与风险管理领域的研究热点之一。其中,已实现波动率(RV)和已实现极差波动率(RRV)是最受学界关注的两类高频波动率。但是,目前关于RV和RRV的主流建模方法仅关注了波动率的自相关性和内生影响,忽略了外部信息冲击及冲击的非对称影响,因此对高频波动率的预测可能存在偏误。此外,HAR-RV类模型和HAR-RRV类模型相比较,孰劣孰优?也值得进一步探讨。基于此,本文首先对RV和RRV的主流建模方法进行了梳理。然后,以隔夜信息作为外部信息冲击源,利用GARCH族模型估计隔夜波动率,构建了基于外部信息冲击的HAR-RV-CJ-GARCH/TGARCH 类模型和HAR-RRV-CJ-GARCH/TGARCH类模型。这两类模型不仅考虑了高频波动率自相关性和跳跃特征,还兼顾了外部信息冲击的集聚性和非对称性。随后,本文选取沪深300指数的高频交易数据作为研究样本,构建两尺度极差波动率(TSRV)作为真实波动率,并利用MCS检验对这两类模型和现有主流模型的预测能力进行了评价。同时,本文也对HAR-RV类模型和HAR-RRV类模型的拟合与预测能力进行了对比分析。主要的研究结论如下:(1)相较于目前的主流模型,引入隔夜信息冲击并考虑波动集聚性特征的HAR-RV-CJ-GARCH/TGARCH 模型和 HAR-RRV-CJ-GARCH/TGARCH 模型始终有更好的拟合能力和预测效果。(2)在所有考虑了隔夜信息冲击的高频波动率模型中,区分了正、负半变差不同影响的 HAR-S-RV-CJ-GARCH/TGARCH 模型和 HAR-S-RRV-CJ-GARCH/TGARCH 模型预测效果更优。进一步地,在非平稳期内,HAR-S-RV-CJ-TGARCH模型和HAR-S-RRV-CJ-TGARCH模型预测效果最好;但在平稳期内,HAR-S-RV-CJ-TGARCH模型与HAR-S-RRV-CJ-TGARCH模型仅在短期预测中最优,而HAR-S-RV-CJ-GARCH模型和HAR-S-RRV-CJ-GARCH模型则具有更好的长期预测能力。(3)HAR-RRV类模型和HAR-RV类模型的预测能力对比结果表明:非平稳期内,HAR-RRV类模型的预测效果优于HAR-RV类模型;而平稳期内,HAR-RRV类模型仅在短期预测中更优,而HAR-RV类模型则有更好的长期预测表现。

关键词：高频波动率已实现波动率已实现极差波动率外部信息冲击隔夜波动率非对称效应

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑投资者情绪的原油期货波动率预测研究——基于杠杆效应与结构突变的HAR-RRV族模型

考虑投资者情绪的原油期货波动率预测研究——基于杠杆效应与结构...

引用

作者：胡喆笑浙江财经大学

学位级别：硕士

原油是国家战略性资源,被誉为工业血液。随着原油金融化的发展,原油期货作为重要衍生产品具有价格发现、风险规避的作用,得到了投资者的大量关注。但原油期货市场受到供求关系、地缘政治事件、突发卫生事件、投机情绪等因素的影响,价格... 详细信息

原油是国家战略性资源,被誉为工业血液。随着原油金融化的发展,原油期货作为重要衍生产品具有价格发现、风险规避的作用,得到了投资者的大量关注。但原油期货市场受到供求关系、地缘政治事件、突发卫生事件、投机情绪等因素的影响,价格波动剧烈。受新冠疫情冲击,2020年甚至出现原油期货结算价为负的极端事件。我国作为原油进口大国,原油对外依存度高,原油期货价格的大幅波动会对我国金融市场甚至国家战略产生重大影响。波动率作为金融资产定价和风险测度的重要指标,如何提高原油期货波动率模型的预测精度是亟需解决的问题。在大数据、云计算、云储蓄高速发展的背景下,利用高频数据构建波动率模型已成为研究热点。高频已实现极差波动率模型(HAR-RRV模型)包含信息丰富适合用于波动剧烈的原油期货市场。但HAR-RRV模型也有不足之处,因此本文将基于HARRRV模型进行改进,并实证研究。首先HAR-RRV模型只能单一地刻画原油市场波动率的长记忆性。但现有研究发现原油市场波动除了长记忆性还存在以下特征:好坏消息对波动率存在非对称冲击即杠杆效应;因受到突发事件影响,原油波动存在突变现象即结构突变效应。但HAR-RRV模型仅仅刻画了波动率的长记忆性,且现有对于HAR-RRV模型的研究往往针对波动率的单一特征进行模型改进,缺乏对市场波动特征的综合考虑。考虑到原油波动率存在长记忆性、杠杆效应与结构突变的特征,本学位论文构建考虑杠杆效应与结构突变的已实现极差波动率族模型(HAR-RRV-LS族模型)并对原油期货波动率进行预测以提高原油期货波动率模型的预测精度。在此基础上,已有文献证明投资者情绪是原油市场的系统性风险因子,但是现有对于HAR-RRV模型的研究忽略了投资者情绪的影响。投资者情绪作为系统性风险因子,会通过影响交易者行为进而影响波动率,且原油期货交易的做空机制与杠杆交易机制会进一步扩大情绪进而影响价格波动,因此投资者情绪也是原油期货波动率建模中必须考虑的因素。考虑到投资者情绪对原油期货价格波动的影响,本学位论文选取成交量、心理线、动量指标、相对强弱指数与多空指标作为情绪的初始代理变量通过主成分分析法合成原油期货投资者情绪因子。本学位论文在HAR-RRV-LS族模型的基础上进一步加入原油期货投资者情绪,构建考虑投资者情绪的HAR-RRV-LS族模型(HAR-RRV-LS-VOSI族模型),对原油期货波动率进行实证研究。本学位论文以WTI原油期货为研究对象,数据采用WTI原油期货2018年10月1日-2021年1月18日的5分钟高频数据,总计162573数据,计算得出717个日波动率数据;采用2018年10月1日-2021年1月18日的成交量、心理线、动量指标、相对强弱指数与多空指标构建日度情绪指标序列。再分别对本学位论文提出的模型进行样本内拟合,并用滚动窗口法进行短期样本外预测,采用损失函数法与MCS检验对比模型预测能力与精度。首先研究没有考虑原油期货投资者情绪因子的情形,对HAR-RRV-LS族模型进行样本内拟合与样本外预测,以验证杠杆因子、结构突变因子是否有效,新构建的模型精度相比HAR-RRV族模型是否提高。研究结果表明:(1)杠杆因子在短期波动预测中显著,证实了原油期货波动存在杠杆效应。(2)结构突变因子在短期波动预测中显著,证实了原油期货波动存在结构突变效应。(3)本学位论文构建的HAR-RRV-LS族模型样本内拟合效果与样本外预测精度均优于原始HAR-RRV族模型,说明杠杆因子和结构突变因子是有效的,可以增强模型预测能力。在HAR-RRV-LS族模型的基础上进一步考虑投资者情绪因子,对HAR-RRVLS-VOSI族模型进行样本内拟合,并用滚动窗口法进行样本外预测,以验证投资者情绪因子是否有效,新构建的模型精度相比HAR-RRV-LS族模型是否进一步提高。研究结果表明:(1)投资者情绪在波动率短期预测中显著,说明投资者情绪短期存在动量效应,进一步说明投资者情绪因子存在短期效应。(2)本学位论文构建的HAR-RRV-LS-VOSI族模型样本内拟合效果与样本外预测精度均优于原始HARRRV族模型与上述构建的HAR-RRV-LS族模型,说明投资者情绪因子在杠杆因子与结构突变因子以外仍可以增强模型预测能力。

关键词：原油期货波动率已实现极差波动率原油期货投资者情绪结构突变杠杆效应

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

极差信息金融市场波动率的研究综述与评价

引用

现代管理科学 2014年第6期2卷 39-41页

作者：马云倩蒋远营吴慧珊中国人民大学统计学院首都经济贸易大学统计学院

金融资产收益的波动率对于期权定价、资产投资组合以及风险管理都十分重要,对于波动率的度量有几种不同的方法,文章从极差的角度入手,总结并评价了近年来极差信息波动率在金融市场中的理论发展与应用研究,并给出关于极差信息波动率研究... 详细信息

金融资产收益的波动率对于期权定价、资产投资组合以及风险管理都十分重要,对于波动率的度量有几种不同的方法,文章从极差的角度入手,总结并评价了近年来极差信息波动率在金融市场中的理论发展与应用研究,并给出关于极差信息波动率研究的研究展望。

关键词：极差低频极差波动模型高频数据已实现极差波动率市场微观噪音

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于RRV-GA-KMV模型的我国上市高新技术企业信用风险度量方案

基于RRV-GA-KMV模型的我国上市高新技术企业信用风险度量方案

引用

作者：谈旭峰上海师范大学

学位级别：硕士

2022年下半年开始,随着后疫情时代的到来,加之各国货币政策的收紧,预期减弱和国际争端等一系列因素影响,我国的宏观经济也开始承担较大的下行压力,经济的复苏需要一个强劲的增长点,而高新技术企业正好可以提供经济增长的动力,自“中国制... 详细信息

2022年下半年开始,随着后疫情时代的到来,加之各国货币政策的收紧,预期减弱和国际争端等一系列因素影响,我国的宏观经济也开始承担较大的下行压力,经济的复苏需要一个强劲的增长点,而高新技术企业正好可以提供经济增长的动力,自“中国制造2025”提出以来,我国在朝着科技强国的路上大步迈进。近阶段经济发展放缓,一些处于行业头部的企业也相继暴雷,也让大众担心高新技术企业的发展稳定性,因此,如何识别高新技术企业的信用风险,使能够更加稳定的贯彻科技强国的政策成为了当前关注的重点。本文从三个角度对信用风险衡量方法KMV模型进行改进。首先针对模型的输入参数,本文使用基于5分钟高频数据的已实现极差波动率(Realized Range-based Variation,后称为RRV)模型来度量公司股权价值波动率。第二是运用遗传算法对KMV模型中短期与长期债务的系数进行了调整优化,得出最优长短期债务系数。最后本文将学术界较为常用的基于低频数据的GARCH(1,1)模型与基于高频数据的RRV模型进行对比分析。本文通过实证分析,选取国家高新技术企业认定工作网认定的上市高新技术企业,使用RRV-GA-KMV模型对高新技术企业信用风险进行实证分析,数据选取范围为2020年至2023年的所有交易日。通过研究发现:第一、学术界常用的基于日度数据的GARCH(1,1)模型和本文选取的基于高频数据的RRV-GA-KMV模型都表现出较高的准确率,其中本文选取的模型样本内外的准确率分别达到了76.92%和73.33%,均高于学术界常用的基于日度数据的GARCH(1,1)模型的准确率,且配对样本T检验的结果证实,经过参数调整的KMV模型在区分样本外高信用风险与低信用风险企业时,计算出的违约距离存在显著差异。第二、研究结论都体现出最优的短期负债系数α大于最优长期负债系数β,且均大于传统KMV模型违约点参数,说明目前中国对企业违约具有更高的接受度,且企业的短期偿债压力要高于长期偿债压力,这与后疫情时代企业所面临的流动资金紧缩不谋而合。总体而言,对于高新技术企业信用风险度量方面,本方案具有比较不错的实际参考价值。

关键词：高新技术企业信用风险高频数据已实现极差波动率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：