基于ARMA-GARCH-SN模型的沪深300股指期货日内波动率研究与预测

被引：42

作者：

王苏生 ^{[1
]}

王俊博 ^{[1
]}

许桐桐 ^{[1
]}

余臻 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学深圳研究生院城市规划与管理学院

[2] 前海金融控股有限公司博士后创新实践基地

来源：

运筹与管理 | 2018年 / 27卷 / 04期

关键词：

高频数据; ARMA-GARCH-SN模型; 沪深300股指期货; 日内模式; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F724.5 [期货贸易];

学科分类号：

020104 [西方经济学]; 020206 [国际贸易学];

摘要：

运用五个交易日的股指期货高频数据(每秒两笔),本文主要研究了沪深300股指期货日内波动率特征并对日内波动率预测。研究发现高频股指期货日内收益率有明显的波动率聚集和条件异方差现象,但无尖峰厚尾现象,收益率序列分布符合有偏正态分布。因此,我们对时间序列建立了最优的ARMA-GARCH-SN模型,并对模型拟合充分性做了验证,拟合结果发现ARMA(1,2)-GARCH(1,1)-SN模型基本能够刻画股指期货高频日内波动特征,条件方差所受的冲击具有很强的持续性、日内波动也具有长记忆性,最后我们还利用自助法对高频股指期货日内波动率两步预测、利用滚动回归预测方法对样本做了样本内预测。预测结果表明,波动率预测结果能够较好地反映股指期货日内波动特征。

引用

页码：153 / 161

页数：9

共 15 条

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