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1、現(xiàn)代金融學(xué)理論中對(duì)金融資產(chǎn)收益的波動(dòng)率估計(jì)方法是經(jīng)濟(jì)金融多個(gè)領(lǐng)域研究的核心內(nèi)容之一。估計(jì)金融資產(chǎn)波動(dòng)率的波動(dòng)模型大致有以下兩種方法模型:①隱含波動(dòng)率模型(ImpliedVolatilityModel,簡(jiǎn)記為IVModel),這種對(duì)波動(dòng)率的描述方法是基于期權(quán)價(jià)格數(shù)據(jù)。②歷史波動(dòng)率模型(HistoricalVolatilityModels,簡(jiǎn)記為HVModel),這類波動(dòng)率模型方法的構(gòu)建來源于歷史收益數(shù)據(jù)。在歷史波動(dòng)率模型中最具代表性的是自
2、回歸條件異方差模型(ARCHModel)、廣義自回歸條件異方差模型(GARCHModel)、隨機(jī)波動(dòng)模型(StochasticVolatilityModel,簡(jiǎn)記為SVModel)以及“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率模型(RealizedVolatilityModel,簡(jiǎn)記為RVModel)。傳統(tǒng)上用日收益率的平方建模作為日波動(dòng)性的估計(jì)值,如:ARCH、GARCH族和SV族模型,這會(huì)產(chǎn)生非常嚴(yán)重的測(cè)量誤差和噪聲,而近期發(fā)展起來的基于高頻收益數(shù)據(jù)的“已實(shí)
3、現(xiàn)”波動(dòng)的估計(jì)量是求得一個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)的收益率的平方之和,這會(huì)大幅度降低這些測(cè)量誤差和噪聲對(duì)其真實(shí)波動(dòng)率過程的影響,而且隨著高頻收益頻率的越來越高,這種測(cè)量誤差和噪聲也會(huì)越來越小。
鑒于以上分類,對(duì)金融市場(chǎng)波動(dòng)率的刻畫已有多種不同的模型描述方法,但是,究竟哪一種模型方法才是最適合中國(guó)股票市場(chǎng)實(shí)際波動(dòng)狀況和風(fēng)險(xiǎn)特征呢?
近些年來國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者對(duì)我國(guó)股市的波動(dòng)率估計(jì)與預(yù)測(cè)進(jìn)行了一些有益的探索,迄今為止,國(guó)內(nèi)研究中仍然
4、存在著某些需要進(jìn)一步研究的問題。為了全面深入地探求中國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)特征,選取最優(yōu)的波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型,本文以滬深300指數(shù)為實(shí)證分析對(duì)象,力求對(duì)以下問題進(jìn)行研究:大部分研究?jī)H僅針對(duì)低頻數(shù)據(jù)的GARCH族模型和SV族模型的波動(dòng)率預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,本文對(duì)基于高頻數(shù)據(jù)的“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率模型(RVModel)和基于低頻數(shù)據(jù)的歷史波動(dòng)率模型(HVModel)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,通過對(duì)具有代表性的滬深300指數(shù)收益率的波動(dòng)率進(jìn)行建模,實(shí)證檢驗(yàn)不同波動(dòng)
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