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基于高频数据的中国股市波动率预测研究
【摘要】 文章采用上证综合指数数据,研究基于高频数据的已实现GARCH模型和已实现EGARCH模型对中国股市波动率预测能力。利用滚动时间窗方法实证比较研究模型样本内数据拟合和样本外波动率预测能力,通过损失函数计算和DM检验方法检验样本外预测能力,并在此基础上分别基于已实现GARCH模型和已实现EGARCH模型来对VaR进行测度。结果表明:相对于传统的(E)GARCH模型,高频数据的已实现GARCH模型和已实现EGARCH模型具有较好的样本内拟合和样本外预测能力,在样本外预测和VaR度量中已实现GARCH模型均优于已实现EGARCH模型,可为金融投资者和风险管理者提供理论指导。
【关键词】 已实现GARCH模型；
已实现EGARCH模型；
波动率；
预测；
VaR；
【基金】 国家自然科学基金资助项目“时变风险厌恶下的期权定价与参数估计研究”(71501001);安徽财经大学研究生科研创新基金项目“宏观经济与股票市场波动内在关联性研究——基于已实现EGARCH-MIDAS模型”(ACYC2018132)
- 【文献出处】 东北农业大学学报(社会科学版) ,Journal of Northeast Agricultural University(Social Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2019年03期
- 【分类号】F832.51
- 【被引频次】11
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