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基于TVS-MHAR模型金融市场高频多元波动率的预测
已实现协方差 预测 TVS-MHAR模型 高频数据 投资组合
2018/11/15
本文基于Kalli和Griffin（2011）的时变稀疏模型和多元HAR模型，构建了具有时变稀疏性的多元HAR模型（TVS-MHAR），并利用中国上证综指、沪深300期货和国债期货的五分钟高频数据，对金融市场的已实现波动率矩阵进行预测.本文通过Cholesky转换方法保证预测波动率矩阵的正定性.通过对不同多元波动率模型的预测结果进行数值比较和经济比较，本文发现，本文构建的TVS-MHAR模型无论对...
高频波动率矩阵估计的比较分析——基于有噪非同步的金融数据
高频数据 微观结构噪声 非同步交易
2015/11/12
基于高频数据的波动率矩阵估计可有效解决传统低频估计面临的种种瓶颈问题。然而,由于受非同步和微观结构噪声等的影响,传统的高频波动率矩阵估计会产生艾普斯效应,并偏离其理论值。本文主要考虑非同步逐笔高频数据的三种同步化方法和五种传统已实现波动率矩阵的纠偏降噪方法,并从数值模拟和沪深股市的实证分析两个角度对两类方法分别展开了全面深入的比较研究。结果表明:更新时间同步化法最大程度地保留了数据信息,传统未纠偏...
我国股市的特质波动率之谜及基于异质信念的解释
特质波动率 预期收益 异质信念
2011/4/6
本文以1997年至2007年沪深两市A股为样本，以三因素模型残差项的标准差测度特质波动率，发现特质波动率与截面预期收益显著负相关，这种关系不能由公司规模、账面市值比和动量等因素解释。以AR（2）模型估计的预期特质波动率也与截面预期收益负相关，表明我国股市同样存在特质波动率之谜。我们还从异质信念角度对特质波动率之谜提出了初步的解释。
A 股H 股收益率和波动率研究(《财贸经济》摘要2003年第12期)
2008/1/2
内容提要：H 股作为中国证券市场的一个有效补充，对中国吸引外资，促进国外投资者了解中国企业起到了极大的作用。考虑到H 股市场得到信息的快捷性和准确性，本文重点研究了A 股和H 股之间收益率和波动率的关系，根据A 股和B 股相关研究和最后数据实证分析我们发现A 股和H 股两个市场的收益率并没有显著差异，然而H 股的波动率确显著高于A股的波动率。而后对造成此结果的原因也进行了一些分析。关键词 H 股 ...
条件自回归极差模型与波动率估计
2007/8/7
【摘要】 无论是在理论研究领域还是在应用领域，波动率的预测已经成为现代金融经济学和金融工程的重要课题。Chou(2005)针对极差提出了条件自回归极差模型(CARR)。本文在Parkinson(1980)的基础上，对极差作出了一个简单的修正，使得相应的CARR模型成为标准差的动态模型；然后以上证指数2001年4月27日至2005年12月5日的周收益率数据为...