混合正态双因子已实现SV模型及其实证研究

论文摘要

传统的波动率模型（如GARCH模型和SV模型）采用日度收益率数据对波动率建模,忽略了日内高频数据包含的丰富信息。同时,资产收益率的波动率往往展现长记忆性,资产收益率的分布展现非正态性（尖峰、厚尾）,传统的波动率模型不能很好地刻画现实资产收益率的这些特征。将包含丰富日内高频信息的已实现波动率引入传统低频SV模型中,同时考虑已实现波动率偏差修正、波动率长记忆性和资产收益率的非正态性（尖峰、厚尾）,构建混合正态双因子已实现SV（2FRSV-MN）模型。为了估计2FRSV-MN模型的参数,给出灵活且易于实现的基于连续粒子滤波的极大似然估计方法。蒙特卡罗模拟实验表明,给出的估计方法是有效的。采用上证综合指数和深证成分指数5分钟高频交易数据,对提出的2FRSV-MN模型进行实证检验。研究结果表明,已实现波动率是真实日度波动率的有偏估计（下偏）,沪深股市非交易时间效应强于微观结构噪声效应;沪深股市具有强的波动率持续性和显著的杠杆效应,且杠杆效应只存在于短记忆波动率因子过程中,长记忆波动率因子过程中存在反向杠杆效应;根据赤池信息准则,2FRSV-MN模型比其他模型具有更好的数据拟合效果。对风险值的估计结果表明,2FRSV-MN模型能较好地测量金融市场风险,但并非一定是具有最好的风险测量效果的模型,这取决于选取的概率和数据。研究结果不仅为投资者和监管机构提供了信息和决策参考,也丰富了基于高频数据的波动率建模和市场风险测量的研究。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴鑫育,李心丹,马超群

关键词: 已实现模型,混合正态,杠杆效应,长记忆,连续粒子滤波

来源: 管理科学 2019年02期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 安徽财经大学金融学院,南京大学工程管理学院,湖南大学工商管理学院

基金: 国家自然科学基金(71501001,71431008,71221001),教育部人文社会科学研究项目(14YJC790133),中国博士后科学基金(2015M580416),安徽省自然科学基金(1408085QG139)~~

分类号: F832.51;F224

页码: 148-160

总页数: 13

文件大小: 1937K

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标签：已实现模型论文;  混合正态论文;  杠杆效应论文;  长记忆论文;  连续粒子滤波论文;