基于高频数据的沪指波动长记忆性驱动因素分析

被引：11

作者：

张波 ^{[1
]}

钟玉洁 ^{[1
]}

田金方 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中国人民大学应用统计科学研究中心

[2] 山东经济学院统计与数学学院

来源：

统计与信息论坛 | 2009年 / 24卷 / 06期

关键词：

已实现波动率; 长记忆性; 异质市场; HAR-RV模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F832.51 [];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

借助于高频数据的最优取样法,利用已实现波动率给出的上证指数波动率的有效估计,在研究已实现波动率特性的基础上,用计量模型探讨沪指波动的长记忆特征。发现HAR-RV模型比FARIMA模型更能有效地刻画沪指波动的长记忆性,且HAR-RV模型样本外预测效果远远优于FARIMA模型,这说明沪指波动具有伪长记忆性,表面特征显示的长记忆性是由短期投资、中期投资和长期投资形成的短记忆性叠加而成。同时由于HAR-RV模型综合考虑了不同时间水平上的已实现波动率,从而在深层次上验证了中国股票市场的异质性和波动率的杠杆效应。

引用

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页数：6

共 5 条

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