基于高频数据的沪指波动长记忆性驱动因素分析

摘要：

借助于高频数据的最优取样法,利用已实现波动率给出的上证指数波动率的有效估计,在研究已实现波动率特性的基础上,用计量模型探讨沪指波动的长记忆特征.发现HAR-RV模型比FARIMA模型更能有效地刻画沪指波动的长记忆性,且HAR-RV模型样本外预测效果远远优于FARIMA模型,这说明沪指波动具有伪长记忆性,表面特征显示的长记忆性是由短期投资、中期投资和长期投资形成的短记忆性叠加而成.同时由于HAR-RV模型综合考虑了不同时间水平上的已实现波动率,从而在深层次上验证了中国股票市场的异质性和波动率的杠杆效应.

关键词：已实现波动率、长记忆性、异质市场、HAR-RV模型

所属期刊栏目：24

分类号：F224.0(经济计算、经济数学方法)

资助基金：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目《基于高频数据的中国金融市场微观结构研究》07JJD910244;国家自然科学基金项目《倒向随机微分方程,非线性数学期望及其应用研究》10771214

在线出版日期：2009-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：21-26