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基于混频已实现GARCH模型的波动预测与VaR度量

来源:意榕旅游网
Mix Frequency Realized GARCH Models: TheForecast of Volatility and Measure of VaR

作者: 于孝建[1];王秀花[2]

作者机构: [1]华南理工大学经济与贸易学院;[2]华南理工大学金融工程研究中心出版物刊名: 统计研究页码: 104-116页年卷期: 2018年 第1期

主题词: 混合频率 已实现波动率 SPA检验 区块自助法

摘要:本文将Hansen等(2012)的Realized GARCH模型扩展为包含日内收益率、日收益率以及已实现波动率的混频已实现GARCH模型(M-Realized GARCH模型)。该模型将日内交易分为前后两段,引入了混频均值方程,并对混频均值方程的残差分别建立条件波动率方程和已实现日波动率方程。本文采用2013—2016年沪深300指数混频数据,分别在扰动项服从正态分布、t分布和广义误差分布的假设下,采用损失函数、SPA检验、kupiec检验和动态分位数检验法,对GARCH、Realized GARCH和MRealized GARCH模型的波动率预测和VaR度量效果进行对比研究,得出M-Realized GARCH模型能提高预测精度,且VaR实际失败率与理论失败率一致,失败发生之间不相关。最后,本文利用Block bootstrap方法抽样得到混频数据,模拟证明了M-Realized GARCH模型比Realized GARCH模型具有更高的预测精度。

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