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- [10] Threshold bipower variation and the impact of jumps on volatility forecasting[J]. JOURNAL OF ECONOMETRICS, 2010, 159 (02) : 276 - 288Corsi, FulvioPirino, DavideReno, Roberto
中国股市高频波动率的特征、预测模型以及预测精度比较
被引：44
作者：
陈浪南
[1
]
杨科
[2
]
机构：
[1] 中山大学岭南学院经济研究所
[2] 华南农业大学经济管理学院
来源：
关键词：
高频波动率;
预测;
自适应的不对称性HAR-CJ-D-FIGARCH模型;
SPA检验;
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：
在HAR-GARCH模型和HAR-CJ模型的基础上构建了自适应的不对称性HAR-CJ-DFIGARCH模型,并用以对中国股市高频波动率进行了预测,然后利用上证综指2000年至2008年的高频数据实证检验了中国股市高频波动率的特征,最后运用SPA检验评价和比较了构建的模型与其他6类高频波动率模型的样本外预测能力.结果表明:中国股市高频波动率同时具有长记忆性、结构突变、不对称性和周内效应等特征;结构突变仅部分解释其长记忆性;高频波动率连续性成分的长记忆性很强,而跳跃性成分的长记忆性非常弱.相比于其他6类模型,自适应的不对称性HAR-CJ-D-FIGARCH模型对样本内数据的拟合效果最好,同时也是样本外预测性能最好的模型.
引用
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