【摘 要】
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以沪深300指数5分钟高频数据为研究数据基础,旨在提出中国股票市场最好的波动率预测模型。建立基于高频数据的已实现波动率模型,并将HAR族波动率模型作为研究对象,采用动态时
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以沪深300指数5分钟高频数据为研究数据基础,旨在提出中国股票市场最好的波动率预测模型。建立基于高频数据的已实现波动率模型,并将HAR族波动率模型作为研究对象,采用动态时间窗的样本外推预测和具有Bootstrap自举统计特性的SPA检验方法,将6种精确的损失函数作为评价准则,全面相互对比了9种波动率模型对沪深300指数5分钟高频数据日(短期)已实现波动率、周(中期)已实现波动率以及月(长期)已实现波动率的预测精度。实证研究结果表明,我国股票市场受到滞后一期的影响,表现出一定的长记忆性,并且平方根形式的HAR-RV-CJ1/2模型对日(短期)已实现波动率的样本外推预测具有最高的精度,对数形式的HAR-RV-CJ-ln模型对周(中期)、月(长期)已实现波动率的样本外推预测的精度最高,对未来的长期波动率有更好的解释能力。
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