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。     

经济政策不确定性与短期利率波动——基于BHK-L-MIDAS模型的实证研究

本文在BHK模型的基础上，考虑短期利率波动杠杆效应和EPU对短期利率波动的影响，构建了一个包含杠杆效应和EPU的混频短期利率模型，即BHK-L-MIDAS模型对短期利率波动进行建模与预测。采用上海银行间同业拆借利率(SHIBOR)和中国EPU指数数据对构建的BHK-L-MIDAS模型进行实证分析，结果表明：短期利率波动存在“反向杠杆效应”;EPU对短期利率波动具有显著负向的影响；BHK-L-MIDAS模型相较于竞争模型(BHK和BHK-MIDAS模型)获得了更好的样本内数据拟合效果。基于三种损失函数以及模型置信集(MCS)检验对模型样本外短期利率波动预测能力的分析表明：BHK-L-MIDAS模型相比BHK模型和BHK-MIDAS模型具有更高的样本外预测精度，且BHK-L-MIDAS模型在不同预测窗口表现出的预测能力具有稳健性。最后，VaR分析表明BHK-L-MIDAS模型在短期利率市场风险度量方面的经济价值。     

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。     

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。     

基于因子分析法的金融高频已实现波动的预测

金融高频数据的已实现波动(RV)在风险管理中扮演着非常重要的角色,已有大量文献对如何预测资产的已实现波动进行了研究.采用因子分析法来预测RV,探讨了不可观测的金融序列的公共因子在预测已实现波动时所起的作用,并考虑了资产价格中跳跃的影响,建立了基于因子分析法的波动预测模型(F-RV-J).从损失函数、MCS检验和在险价值VaR的预测能力三个方面,将F-RV-J模型与其它常用的预测模型进行了比较,发现F-RV-J模型明显要优于其它波动预测模型.     

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.     

我国钢材期货市场波动率的GARCH族模型研究

钢材是仅次于原油的全球第二大大宗商品,因此钢材及其相关产品价格波动的描述对各类参与者的套期保值及规避风险有重要意义。以上海期货交易所钢材期货价格的15分钟高频数据为对象,利用8类GARCH族模型进行了波动率拟合的实证研究,并运用6类损失函数以及Diebold-Mariano检验方法对各类模型的波动率拟合精度进行了比较。结果表明,能够刻画长记忆特征的HYGARCH模型在刻画我国钢材期货市场的波动率上具有相对优于其他模型的精度,但总的来说,各种模型并未表现出显著差异。     

宏观经济对股市波动的影响——基于GARCH-MIDAS-RTSRV模型的证据

本文对GARCH-MIDAS模型进行了拓展。首先,在估计GARCH-MIDAS模型的长期波动成分时,采用同时考虑噪声和跳跃影响的稳健双频已实现波动估计量RTSRV来代替传统的已实现波动估计量RV。其次,选取了经济变量并从中提取出主成分,从其水平值和波动率两个层面研究不同主成分对股市波动的影响。研究发现：本文构造的GARCH-MIDAS-RTSRV模型优于传统的GARCH-MIDAS模型,其预测精度更高并且可使投资者获得更高的经济价值;经济变量的主成分和已实现波动率均对股市的波动有显著的影响,并且相较于其水平值,波动率对股市波动的影响更为显著。     

Estimates of stability of characterization of additive types of distributions

An estimate of stability of characterization of distribution types is obtained for the case of additive types. Under some conditions, the estimate has the order ε^1/3L(ε), where L(ε) is a slowly varying function. Proceedings of the Seminar on Stability Problems for Stochastic Models, Moscow, Russia, 1996, Part I.     

Study of the blow-up of solutions of systems of equations of hydrodynamic type

Mathematical Notes - We study the initial boundary-value problem for three-dimensional systems of equations of pseudoparabolic type. The system is similar to the Oskolkov system, but differs from...     

Characterization of types of asymptotic discernibility of families of hypotheses

We give a characterization of the types of asymptotic discernibility of families of hypotheses in the case of hypothetical measures that are not, in general, mutually absolutely continuous. The case when the logarithm of the likelihood ratio admits an asymptotic expansion of the type of an expansion with local asymptotic normality is examined in detail. Examples are studied.Translated fromTeoriya Sluchainykh Protsessov, Vol. 15, pp. 64–71, 1987.     

一类完全正则半群簇子簇格的性质

本文研究了完全正则半群簇的子簇格［Ｖ＋∩ＰＶ，Ｖ＋∩ＰＶ］的某些格运算性质，我们证明了簇Ｖ＋∩ＰＶ可分解为Ｖ与Ｖ＋∩ＰＶ的并；对任意完全正则半群簇Ｗ，有Ｗ∩（Ｖ∨Ｖ＋∩ＰＶ）＝（Ｗ∩Ｖ）∨（Ｗ∩Ｖ＋∩ＰＶ）．特别地，我们得到了等式Ｖ＋∩ＰＶ＝Ｖ成立的若干条件．     

Distribution of types of symmetry of tensors of high degree

The asymptotic distribution of tensors of degree N in symmetry types is studied in this paper.Translated from Zapiski Nauchnykh Seminarov Leningradskogo Otdeleniya Matematicheskogo Instituta im. V. A. Steklova AN SSSR, Vol. 155, pp. 181–186, 1986.     

Birational aspects of the geometry of Varieties of Sums of Powers

Varieties of Sums of Powers describe the additive decompositions of a homogeneous polynomial into powers of linear forms. The study of these varieties dates back to Sylvester and Hilbert, but only few of them, for special degrees and number of variables, are concretely identified. In this paper we aim to understand a general birational behavior of VSP. To do this we birationally embed these varieties into Grassmannians and prove the rational connectedness of many VSP in arbitrary degrees and number of variables.     

Estimate of growth of Lebesgue functions of linear methods of summation

Sufficient conditions are obtained in terms of matrix elements for the boundedness of Lebesgue functions of linear methods of summation of expansions in orthogonal systems of polynomial type.Translated from Matematicheskie Zametki, Vol. 6, No. 3, pp. 277–286, September, 1969.