中國股票市場波動率預測模型比較及應(yīng)用研究.pdf

1、現(xiàn)代金融學理論中對金融資產(chǎn)收益的波動率估計方法是經(jīng)濟金融多個領(lǐng)域研究的核心內(nèi)容之一。估計金融資產(chǎn)波動率的波動模型大致有以下兩種方法模型:①隱含波動率模型(ImpliedVolatilityModel，簡記為IVModel)，這種對波動率的描述方法是基于期權(quán)價格數(shù)據(jù)。②歷史波動率模型(HistoricalVolatilityModels，簡記為HVModel)，這類波動率模型方法的構(gòu)建來源于歷史收益數(shù)據(jù)。在歷史波動率模型中最具代表性的是自

2、回歸條件異方差模型(ARCHModel)、廣義自回歸條件異方差模型(GARCHModel)、隨機波動模型(StochasticVolatilityModel，簡記為SVModel)以及“已實現(xiàn)”波動率模型(RealizedVolatilityModel，簡記為RVModel)。傳統(tǒng)上用日收益率的平方建模作為日波動性的估計值，如:ARCH、GARCH族和SV族模型，這會產(chǎn)生非常嚴重的測量誤差和噪聲，而近期發(fā)展起來的基于高頻收益數(shù)據(jù)的“已實

3、現(xiàn)”波動的估計量是求得一個樣本區(qū)間內(nèi)的收益率的平方之和，這會大幅度降低這些測量誤差和噪聲對其真實波動率過程的影響，而且隨著高頻收益頻率的越來越高，這種測量誤差和噪聲也會越來越小。
　　 鑒于以上分類，對金融市場波動率的刻畫已有多種不同的模型描述方法，但是，究竟哪一種模型方法才是最適合中國股票市場實際波動狀況和風險特征呢？
　　 近些年來國內(nèi)眾多學者對我國股市的波動率估計與預測進行了一些有益的探索，迄今為止，國內(nèi)研究中仍然

4、存在著某些需要進一步研究的問題。為了全面深入地探求中國股票市場的波動特征，選取最優(yōu)的波動率預測模型，本文以滬深300指數(shù)為實證分析對象，力求對以下問題進行研究:大部分研究僅僅針對低頻數(shù)據(jù)的GARCH族模型和SV族模型的波動率預測結(jié)果進行比較，本文對基于高頻數(shù)據(jù)的“已實現(xiàn)”波動率模型(RVModel)和基于低頻數(shù)據(jù)的歷史波動率模型(HVModel)的預測結(jié)果進行比較，通過對具有代表性的滬深300指數(shù)收益率的波動率進行建模，實證檢驗不同波動