多分形波动率预测模型及其MCS检验

马锋魏宇黄登仕

西南交通大学;

摘要：

以上证综指的5 min高频数据为例,在已有的多分形波动率(muhifractal volatility)测度方法基础上,提出了新的波动率测度方法及模型.运用滚动时间窗的样本外预测技术以及比SPA检验更具优势的“模型信度设定检验”(model confidence set,MCS),对比了新的波动率测度模型和主流的GARCH族以及已实现波动率(realized volatility)模型的预测精度.实证结果显示:不论是短记忆模型还是长记忆模型,多分形波动率模型的预测精度明显优于GARCH族模型,且长记忆模型的预测能力要好于短记忆模型.同时,在多数损失函数下,新提出的多分形波动率测度方法及其动力学模型的预测效果都是最优的.

关键词：多分形波动率、GARCH族模型、已实现波动率模型、滚动预测、MCS检验

所属期刊栏目：18

分类号：C93;F224(管理学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71071131,71371157;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20120184110020;教育部人文社科基金规划资助项目14YJC790073;四川省科技青年基金资助项目2015JQO010

在线出版日期：2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：61-72