运用最小二乘模型平均法预测外汇实际波动率（英文）

金融风险管理的重中之重在于对金融资产实际波动率的预测.因为汇率市场的复杂性以及多变性,汇率波动率数据具有极强的异方差性.文章着重研究在异方差环境下,如何正确地使用最小二乘模型平均法来提高实际波动率的预测精度.文章以异质自回归(HAR)模型为基础,以不同的滞后项构建出多个候选模型.最终模型是所有候选模型的加权平均.而通过为每个候选模型配给不同的权重,模型平均法可以灵活动态地调节最终模型的结构.文章首先证明了所提出的最小二乘模型平均法具有渐近最优性.在随后大量实证中,发现所提出的方法在汇率实际波动率的预测精度方面优于很多同类方法.     

基于跳跃、好坏波动率和马尔科夫状态转换的高频波动率模型预测

基于跳跃、好坏波动率的视角,采用比ABD检测更稳健的ADS检测法进行甄别跳跃,提出HAR改进模型,进一步考虑到实际波动率的非线性和高持续性动态,文章引入马尔科夫状态转换机制以构建对应的MRS-HAR族模型,推导其参数估计方法,并运用滚动时间窗预测技术和MCS检验评估预测模型结果,并采取不同的窗口期进行稳健性检验.以上海期货交易所的黄金连续(AU0)期货合约为研究对象,实证研究表明:结合马尔科夫状态转换机制,跳跃波动在上涨行情时会抑制未来波动性;结合马尔科夫状态转换机制,好坏波动率在上涨行情时正负冲击相对平衡,而在下跌行情时好(坏)波动率抑制(加剧)未来波动性;MCS检验证实,结合马尔科夫状态转换的MRS-HAR族模型相比于HAR族模型具有更优的预测精度,进一步考虑由ADS检测修正的好坏波动率和符号跳跃能够改善波动率模型的预测能力,其中基于符号跳跃和马尔科夫状态转换的MRS-HAR-RV-SJ模型展现了最高的预测精度.     

经济政策不确定性与数字货币市场波动影响研究——基于比特币市场的实证分析

本文运用混频模型(GARCH-MIDAS)实证研究了全球和7个国家的经济政策不确定性指标(EPU)对比特币市场的波动率影响。样本内结果表明,全球和七个国家的EPU指数对未来比特币市场波动率有显著的影响,EPU在样本内能提升比特币波动率的预测效果,且美国和澳大利亚的EPU与比特币市场波动率呈正相关,其余EPU与之呈负相关。然后运用模型置信集合(MCS)样本外检验发现,美国经济政策不确定性指标相比其他EPU指标更能提高对比特币市场波动率的预测精度。进一步指出,了解全球以及七国经济政策不确定性对数字货币市场的影响,有助于监管机构和政策制定者判断数字货币市场的未来走向,从而防范数字货币市场引发的金融风险。     

多分形视角下的金融市场波动建模研究

针对修正因子的不足,对多分形波动率进行了改进.以改进的多分形波动率为中心,建立了考虑跳跃,杠杆效应等典型特征的HAR类波动模型.通过对上证综指高频数据进行分析,从模型拟合,预测和风险值预测三方面评价,HAR-L-lnMFVt-CJ是最优的波动模型,且该模型优于传统的EGARCH-J模型和NGARCH-J模型.这些研究说明了修正的多分形波动率测度是更为有效的波动估计量.     

基于高频波动率模型与R-vine copula的行业资产组合风险测度研究

相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现波动率异质自回归(HAR-RV-type)模型刻画行业指数波动,同时使用R-vine copula模型描述行业资产间相依结构,进一步结合均值-CVaR模型优化行业资产组合投资比例,构建组合风险的预期损失模型,并通过返回测试比较不同风险模型的精度差异。研究结果表明:将HAR族高频波动率模型引入组合风险分析框架,能够有效预测行业资产组合风险状况;高频波动率预测的准确性将进而影响组合风险测度效果,跳跃、符号跳跃变差以及符号正向、负向跳跃变差均有助于提高行业组合风险的预测精度。     

中国股票市场最优套期保值比率研究——基于高阶矩HAR模型

金融资产收益率高阶矩风险和跳跃行为是套期保值策略的重要影响因素.文章将已实现高阶矩测度和跳跃风险测度引入HAR族波动率模型,构建高阶矩HAR族波动模型,并将Copula.函数与最优高阶矩波动率模型相结合,建立含高阶矩的Copula-HAR-RV-CJSJV-D-SK套期保值模型.以沪深300指数和中证500指数以及对应的股指期货构建套期保值策略.实证表明,从方差减少比率和超额收益率两方面来看,基于新模型的套期保值效果在样本内和样本外均优于传统静态套期保值模型、时变二元GARCH族套期保值模型和Copula-GARCH族套期保值模型.     

经济政策不确定性与我国股市的波动率预测

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.     

不同矩属性波动模型对中国股市波动率的预测精度分析

金融时间序列的波动性建模经历了从一阶矩到二阶矩直到高阶矩(包含三阶矩和四阶矩)的过程,而对于高阶矩波动模型是否有助于对未来市场的波动率预测这一问题,国内外学术界尚无文献讨论。以上证综指长达7年的每5分钟高频数据样本为例,通过构建具有不同矩属性的波动模型,计算了中国股票市场波动率的预测值,并利用具有bootstrap特性的SPA检验法,实证检验了不同矩属性波动模型的波动率预测精度差异。实证结果显示:就中国股市而言,四阶矩波动模型能够取得比二阶矩波动模型更优的波动率预测精度,而三阶矩波动模型并未表现出比二阶矩波动模型更强的预测能力;在高阶矩波动模型中包含杠杆效应项并不能提高模型的预测精度。最后提出了在金融风险管理、衍生产品定价等领域引入四阶矩波动模型的研究思路。     

最优波动率模型选择及其在黄金市场中的应用

文章先总结了波动率模型过去的研究，并对不同波动率模型的评估提出三种方法，然后讨论了这些方法在黄金市场波动率预测中的应用。通过分析黄金市场1975年到2004年的数据，得出的结论是，如果基于样本外四期预测误差的评估，EWMA模型较优；如果基于样本外四期预测的R平方的评估，T-GARCH模型较优；如果基于VAR损失函数的真实性检验评估，EWMA模型较优。最后对未来关于金融市场波动率的研究提出一些建议。     

股票波动率模拟及对中国市场预测效果的实证研究

利用实际波动率衡量标准和损失函数评价指标对GARCH类模型的波动率进行模拟并对中国市场的预测效果进行了实证研究,得出:1)在模拟期,EGARCH模型的模拟效果相对最优;2)在预测期,没有一个模型的预测效果表现相对出色;3)以实际波动率为标准,模拟和预测效果均显得不足,预测效果更是不容乐观.     

基于非对称双成份CARR模型的波动率预测

研究表明,基于日内(高低价)数据构建的价格极差测度相比日度收益率包含更多关于真实波动率的信息,同时,波动率具有聚集性、非对称性和长记忆性等丰富、复杂的典型特征,综合考虑这些特征对波动率进行建模与预测非常重要。本文在对价格极差建模的CARR模型的基础上,对其进行扩展,构建了双成份CARR (CCARR)模型来对波动率进行预测。该模型假设价格极差的条件均值由两个成份组成,即长期成份与短期成份.该模型能够捕获波动率长记忆性,且容易进一步扩展为非对称CCARR (ACCARR)模型来捕获杠杆效应(波动率非对称性)。(A)CCARR模型具有较高的建模灵活性,且易于实现。采用上证综合指数、香港恒生指数、日本Nikkei225指数、法国CAC40指数和德国DAX指数数据进行实证分析,以价格极差与已实现波动率(RV)作为比较基准,四种预测评价指标及Mincer-Zarnowitz检验结果表明:杠杆效应与双成份极差(波动率)都对样本外波动率预测具有重要影响,且杠杆效应相比双成份极差对于样本外波动率预测的影响更大;考虑了杠杆效应的双成份ACCARR模型具有最好的样本外波动率预测效果,其次是ACARR模型,CARR模型表现最差。     

上证综指的已实现波动率预测模型

采用上证综指2000-2008年的高频数据,在考察了中国股市已实现波动率的特征(即具有长记忆性、结构突变、不对称性和周内效应的特征并且结构突变只能部分解释已实现波动率的长记忆性)的基础上,构建了一个自适应的不对称性HAR-D-FIGARCH模型,并用于波动率的预测。模型的估计结果表明,与其他HAR模型相比,该模型对样本内数据的拟合效果最好。最后,通过SPA检验实证评价和比较了该模型与其他5种已实现波动率预测模型的样本外预测精度。结果发现,在各种损失函数下,该模型是预测中国股市已实现波动率精度最高的模型。     

基于ARMA-GARCH模型的恒指隐含波动率指数预测及其在期权交易中的应用

基于ARMA-GARCH模型,并结合均值回归效应,溢出效应和周内效应,本文研究了恒指隐含波动率指数(VHSI)能否被预测及预测是否有助于期权投资实践的问题.研究结果验证了香港股市具有均值回归的特性,标准普尔500指数对恒指隐含波动率指数有明显的溢出效应.此外,恒指隐含波动率指数呈现出周一上涨,周五下跌的特征,具有明显的周内效应.最后,本文运用ARMA-GARCH模型对恒指隐含波动率指数进行预测,并结合实际的市场数据做了期权交易模拟.结果显示,ARMA-GARCH模型比ARMA模型更适合对恒指隐含波动率进行建模;考虑了均值回归效应,溢出效应和周内效应之后,ARMAGARCH模型对恒指隐含波动率指数的预测能力显著提高,并且预测结果有助于期权交易获得较好的收益.     

ARIMA模型与ARCH模型在香港股指预测方面的应用比较

由于香港金融市场易受政治或投机等因素的影响而使股价波动呈现出不确定性 ,而ARCH模型又善于描述这种不确定性 ,因而本文试图将ARCH模型和ARIMA模型在香港股指预测方面的应用进行对比 ,以期为投资者选择模型进行预测时提供参考     

带跳随机利率与波动率模型的远期生效期权定价

本文研究了市场利率,基础资产价格及其波动率过程满足一类多元仿射跳扩散模型的远期生效期权定价问题,其中市场利率和波动率过程与基础资产相关且具有共同跳跃风险成分.利用Fourier反变换和远期测度技术,获得了欧式远期生效看涨期权价格的解析显示解.应用数值计算比较了利率,波动率过程对期权价格的不同表现,并分析了模型中主要参数对期权价格和对冲策略的影响.数值结果表明,利率和波动率因素,以及跳跃风险参数对期权价格有显著作用,这表明了多元仿射跳扩散模型具有较好拟合实际的能力.     

基于损失函数的GARCH类模型波动率预测评价

本文的目的是通过利用多种损失函数评估三种GARCH模型的预测精度，找到最优的股指期货日内波动率研究预测模型。利用之前的研究结果，三个沪深300股指期货日内一分钟日内收益率被用作研究对象，对标准GARCH,eGARCH以及RealGARCH三个模型做了实证检验，并利用多种损失函数，从不同角度衡量三个波动率模型的预测精度。研究发现：Sample1样本的RealGARCH模型有最好的预测效果，而Sample2样本与Sample6样本的eGARCH模型有最好的预测精度。因此，在对沪深300股指期货日内波动率研究时，应根据其样本特征，优先选择具有能够反映非对称特征的波动率模型来刻画波动过程，对未来波动率做预测。     

基于Expectile和Realized GARCH模型的波动率预测

Realized GARCH模型是预测波动率的经典模型之一,最小化非对称二次损失函数的Expectile对收益率尾部分布更加敏感,我们在Realized GARCH模型的基础上引入Expectile提出Expectile-Realized GARCH模型。以沪深300指数的高频收益率为例建模分析,对比不同模型下的波动率预测效果,发现Expectile-Realized GARCH模型较Realized GARCH模型对波动率预测能力更好。其中,当风险水平为95%时,对应的Expectile-Realized GARCH波动率预测能力最好。     

基于长记忆模型的期货与现货波动率关系分析

基于SEMIFAR模型分析了沪深300指数和沪深300股指期货对数日波动率序列的长记忆性,发现股指期货波动率序列的长记忆性弱于指数波动率序列.另外,通过对比分析两波动率序列的确定趋势可知:现货市场与期货市场的波动率的变化趋势基本一致,二者处于一种长期的均衡关系,但又存在一定的差异;期货市场对于稳定现货市场的波动具有一定的作用,尤其表现在股价大幅度下跌时.     

基于带隐含波动率的混频条件自回归极差模型的股市波动率预测研究

极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包含的信息,构建了带隐含波动率的混频CARR (CARR-MIDAS-IV)模型对极差波动率进行建模和预测。CARR-MIDAS-IV模型通过引入MIDAS结构能够捕获条件极差的长期趋势过程(长期记忆特征)。而且,CARRMIDAS-IV模型同时考虑了极值信息以及隐含波动率包含的关于未来波动率的信息(前瞻信息)对波动率建模和预测。采用恒生指数和标普500指数及其隐含波动率数据进行的实证研究表明,充分考虑条件极差的长记忆性(MIDAS结构)以及隐含波动率包含的信息对于极差波动率建模和预测具有重要作用。总体而言,本文构建的CARR-MIDAS-IV模型相比其他许多竞争模型具有更为优越的数据拟合效果以及波动率预测能力。特别地,CARR-MIDAS-IV模型对于中、高波动期波动率的预测具有较强的稳健性。     

股指期货对现货市场微观结构影响研究

着眼于股指期货对现货市场微观结构的影响,基于2015-2017年三次股指期货交易机制重大调整前后两个月的1分钟高频数据,利用ACD-EGARCH模型对不同市场波动率背景下的股指期货是否改善现货市场微观质量进行了实证研究.文章的主要结论为:股指期货在不同市场波动率背景下均能降低现货市场波动率,且新进入的投机者比信息交易者贡献更高的波动率;而只在平稳市背景下,股指期货能增强现货市场流动性,在波动市背景下,股指期货吸引的信息交易者超过现货市场增加的非信息交易者,现货市场流动性减弱.建议在平稳市背景下恢复股指期货的常态化交易,但需要防范利好消息和投机者入市对市场波动率的冲击风险.