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基于高频极值数据的波动率建模与预测
Volatility modeling and forecasting based on high frequency extreme value data

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刘威仪 1   江含宇 1   张天玮 2   陈炜 3  
文摘 本文系统性地研究了三种类别的高频极值数据下波动率的建模与预测,即分别基于高频收盘价数据、高频高低价数据、以及高频“开高低收”数据,讨论并完善了相应的连续价格假设下的估计量和跳跃价格假设下的估计量的理论性质,并将基于高频极值数据的各类估计方法统一地扩展为相应的动态预测模型,通过对上证指数及其他几种主要指数的高频数据进行实证分析,揭示出充分地利用高频极值数据信息可以显著地提高波动率的模型拟合效果和样本外动态预测能力.
其他语种文摘 This paper systematically studies the modeling and forecasting of volatility under three types of high-frequency extreme value data, i.e. high-frequency closing price data, high-frequency high-low price data, and high-frequency OHLC data, based on which the theoretical properties of corresponding estimators under continuous price assumptions and under price jump assumptions are discussed and refined, and these estimation methods are uniformly extended to the corresponding dynamic forecasting models. Through the empirical analysis based on the high-frequency data of the Shanghai Stock Index and other major indexes, it reveals that sufficiently utilizing high-frequency extreme data information can significantly improve the model fitting ability and dynamic forecasting ability of volatility.
来源 系统工程理论与实践 ,2020,40(12):3095-3111 【核心库】
DOI 10.12011/setp2019-2691
关键词 高频极值数据 ; 波动率 ; 跳跃 ; 动态预测
地址

1. 首都经济贸易大学金融学院, 北京, 100070  

2. 美国佐治亚州立大学罗宾逊商学院, 亚特兰大, 03030  

3. 首都经济贸易大学管理工程学院, 北京, 100070

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1000-6788
学科 社会科学总论;数学
基金 国家自然科学基金 ;  国家教育部人文社会科学研究项目 ;  北京市社会科学基金 ;  北京市长城学者培养计划 ;  北京市优秀人才培养资助项目 ;  首都经济贸易大学北京市属高校基本科研业务费专项资金
文献收藏号 CSCD:6868211

参考文献 共 48 共3页

1.  Parkinson M. The extreme value method for estimating the variance of the rate of return. Journal of Business,1980,53(1):61-65 CSCD被引 39 次    
2.  Garman M B. On the estimation of security price volatilities from historical data. Journal of Business,1980,53(1):67-78 CSCD被引 13 次    
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5.  李红权. 基于价格极差的金融波动率建模:理论与实证分析. 中国管理科学,2009,17(6):1-8 CSCD被引 7 次    
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8.  刘威仪. 基于日度低频价格的波动率预测. 管理科学学报,2016,19(1):60-71 CSCD被引 5 次    
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11.  郑挺国. 基于极差的区制转移随机波动率模型及其应用. 管理科学学报,2013,16(9):83-94 CSCD被引 1 次    
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14.  Barndorff-Nielsen O E. Econometrics of testing for jumps in financial economics using bipower variation. Journal of Financial Econometrics,2006,4(1):1-30 CSCD被引 112 次    
15.  Zhang L. A tale of two time scales: Determining integrated volatility with noisy high-frequency data. Journal of the American Statistical Association,2005,100(472):1394-1411 CSCD被引 38 次    
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17.  王江涛. 高频数据波动率非参数估计及窗宽选择. 系统工程理论与实践,2018,38(10):2491-2500 CSCD被引 4 次    
18.  Christensen K. Realized range-based estimation of integrated variance. Journal of Econometrics,2007,141(2):323-349 CSCD被引 16 次    
19.  Christensen K. Asymptotic theory of range-based multipower variation. Journal of Financial Econometrics,2012,10(3):417-456 CSCD被引 7 次    
20.  Martens M. Measuring volatility with the realized range. Journal of Econometrics,2007,138(1):181-207 CSCD被引 16 次    
引证文献 6 篇

1 吴鑫育 具有时变波动率持续性的已实现EGARCH模型及其实证研究 系统科学与数学,2021,41(9):2444-2459
CSCD被引 1 次

2 李红权 引入测量误差和马尔科夫转换机制的高频波动率建模与预测 系统科学与数学,2022,42(5):1200-1215
CSCD被引 0 次

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