门限已实现随机波动率模型及其实证研究

摘要：

为了捕获资产收益率均值和波动率双重非对称性,以及充分利用包含丰富日内信息的高频数据来提取波动率信息,将门限效应和已实现波动率测度同时引入标准的随机波动率(SV)模型中,构建了门限已实现SV(TRSV)模型对资产收益率的波动率建模.进一步,基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了TRSV模型的极大似然(ML)参数估计方法.蒙特卡罗模拟实验表明,EIS-ML参数估计方法是有效的.最后,采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据对TRSV模型进行了实证检验.结果表明:TRSV模型相比已实现SV(RSV)模型具有更好的数据拟合效果,能够有效地刻画我国股票市场收益率的波动率动态特征,证明了我国股票市场收益率具有强的波动率持续性以及显著的均值和波动率双重非对称性.

关键词：随机波动率、门限效应、非对称性、已实现波动率、有效重要性抽样

所属期刊栏目：25

分类号：F830.9(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71501001,71431008;教育部人文社科研究青年基金资助项目14YJC790133;中国博士后科学基金资助项目2015M580416;安徽省自然科学基金资助项目1408085QG139;安徽省高等学校省级优秀青年人才基金重点资助项目2013SQRW025ZD

在线出版日期：2017-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：10-19