基于价格极差的金融波动率建模:理论与实证分析

被引：15

作者：

李红权 ^{[1
,2
]}

汪寿阳 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖南师范大学商学院

[2] 不详

来源：

中国管理科学 | 2009年 / 17卷 / 06期

关键词：

波动率建模; 价格极差; 日内信息; 预测绩效;

D O I：

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2009.06.019

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F830 [金融、银行理论];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

经典的波动率模型(GARCH等)是收益率为基础的模型,利用的是收盘价信息,忽略了价格波动的日内信息,这将导致信息与效率的损失。为了弥补这一缺陷并获得满意的波动率预测效果,本文引入并扩展了基于价格极差的自回归波动率模型。实证研究表明新模型能够有效刻画波动率的动态变化规律,其预测效果一致性地优于经典的GARCH模型。同时,我们的研究还证实了在波动率模型中加入收益率的滞后项能够提高模型的解释能力,并且存在明显的"杠杆效应"。

引用

页码：1 / 8

页数：8

共 12 条

[1] 高频数据下投资组合风险预测模型比较
王春峰
张蕊
房振明
李晔
[J]. 系统工程, 2007, (03) : 23 - 28
[2] 高频数据的加权已实现极差波动及其实证分析
唐勇
张世英
[J]. 系统工程 , 2006, (08) : 52 - 57
[3] 基于日内价格幅度与回报的随机波动率模型
蒋祥林
吴晓霖
王春峰
[J]. 系统工程, 2006, (06) : 68 - 73
[4] 中国股票市场波动率的高频估计与特性分析
黄后川
陈浪南
[J]. 经济研究, 2003, (02) : 75 - 82+94
[5] Volatility Forecasting With Range-Based EGARCH Models[J] . Michael W Brandt,Christopher S Jones.Journal of Business ＆ Economic Statistics . 2006 (4)
[6] Range-based estimation of stochastic volatility models
Alizadeh, S
Brandt, MW
Diebold, FX
[J]. JOURNAL OF FINANCE, 2002, 57 (03) : 1047 - 1091
[7] The distribution of realized stock return volatility
Andersen, TG
Bollerslev, T
Diebold, FX
Ebens, H
[J]. JOURNAL OF FINANCIAL ECONOMICS, 2001, 61 (01) : 43 - 76
[8] Drift‐Independent Volatility Estimation Based on High, Low, Open, and Close Prices[J] . Dennis Yang,Qiang Zhang.The Journal of Business . 2000 (3)
[9] Nonlinear Dynamics in Financial Markets: Evidence and Implications[J] . David A. Hsieh.Financial Analysts Journal . 1995 (4)
[10] Estimating Variance From High, Low and Closing Prices[J] . L. C. G. Rogers,S. E. Satchell.The Annals of Applied Probability . 1991 (4)

← 1 2 →