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利用高频数据预测沪深300指数波动率——基于Realized GARCH模型的实证研究 被引量：20

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摘要 Hansen et al.(2012)提出了一种高频数据已实现测度与传统GARCH模型相结合的Realized GARCH模型。相对于传统的GARCH模型和EGARCH模型,本文着重考察Realized GARCH模型对于沪深300指数收益率分布以及波动率的预测能力,结果显示Realized GARCH模型在这两方面均超越了传统模型。另外,本文比较了Realized GARCH模型分布设定以及不同已实现测度对预测能力的影响,指出使用厚尾分布的Realized GARCH模型的预测能力最佳。使用不同抽样频率的已实现方差对模型预测有显著影响,其中使用剔除市场噪音的Realized Kernel可以获得最好的预测效果。
作者 王天一 赵晓军 黄卓
机构地区 对外经济贸易大学金融学院 北京大学经济学院 北京大学国家发展研究院中国经济研究中心
出处 《世界经济文汇》 CSSCI 北大核心 2014年第5期17-30,共14页 World Economic Papers
基金 教育部人文社会科学青年基金(项目编号12YJC790073 13YJC790146) 国家自然科学青年基金(项目编号71201001 71301027) 对外经济贸易大学优秀青年学者培育计划(编号145YQ05)的资助
关键词 Realized GARCH 厚尾分布 高频数据 波动率 DM统计量
分类号 F832.51 [经济管理—金融学]
  • 相关文献

参考文献22

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二级参考文献187

共引文献188

同被引文献140

引证文献20

二级引证文献48

世界经济文汇
2014年 第5期

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