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- [10] Volatility Spillovers and Contagion from Mature to Emerging Stock Markets[J]. REVIEW OF INTERNATIONAL ECONOMICS, 2013, 21 (05) : 1060 - 1075Beirne, JohnCaporale, Guglielmo MariaSchulze-Ghattas, MarianneSpagnolo, Nicola
基于高频数据HAR-CVX模型的沪深300指数的预测研究
被引：14
作者：
刘晓倩
[1
]
王健
[2
]
吴广
[3
]
机构：
[1] 上海外国语大学国际金融贸易学院
[2] 山东理工大学理学院
[3] 不详
来源：
关键词：
波动率预测;
GARCH模型;
SV模型;
CVX;
HAR-CVX模型;
D O I：
10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.06.001
中图分类号：
F224 [经济数学方法];
F832.51 [];
学科分类号：
0701 ;
070104 ;
摘要：
波动率可以衡量市场风险,对其准确预测在衍生品定价、风险管理和资产配置等方面有重要意义,是政府、资本市场及投资者共同关心的热点问题。本文在介绍了现有典型的各种波动率预测模型的基础上,将表示隐含波动率的市场波动率指数(CVX)作为影响因子引入高频数据HAR模型,构成HAR-CVX模型,该模型既利用了股票交易的高频数据,又利用了期权模拟交易的信息,最大程度地综合了可以利用的信息,所以预测效果更佳。以沪深300指数为研究对象,将几种常用波动率预测模型(GARCH模型、SV模型和HAR模型)与所提出的HARCVX模型进行滚动时间窗口样本外预测,并采用4种损失函数和SPA检验,对这几种模型的预测效果进行了评估,发现基于高频数据的HAR模型表现优于基于日收益率数据的GARCH模型和SV模型,并且加入了隐含波动率的HAR-CVX模型的预测效果更好。
引用
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