基于MRS-Realized GARCH的中证500指数波动率分析及风险预测

作     者：张静 

作者单位：东北财经大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王远林

授予年度：2023年

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

主      题：Realized GARCH模型族 马尔科夫状态转换机制 波动预测 风险分析 

摘      要：金融市场始终在变动之中,这也导致了金融时间序列在周期性的波动中展现出不同的形态,也就是说,波动率的持续性并非一成不变。很多研究显示金融资产波动率的持续性存在结构突变或在不同状态间切换等特征,因此在高频波动率模型中考虑波动率的非线性结构显得十分必要。近年来Realized GARCH模型在金融市场波动率研究中展现了良好的预测效果,本文在传统Realized GARCH模型基础上,考虑波动率存在非线性结构特征,引入基于显著性跳跃方差的马尔科夫状态转换机制以构建MRS-RealGARCH模型,来研究中证500指数波动率的非线性结构及其对波动率预测和风险分析的影响,从而为投资者对股票指数非线性结构提供进一步认识。本文以中证500指数为研究对象,采用5分钟的高频数据分别建立GARCH模型族、Realized GARCH模型族及MRS-RealGARCH模型族。其中,考虑到不同的波动率估计量、收益率残差分布对传统Realized GARCH模型拟合预测波动率及测度风险的影响,波动率的估计量采用基于5分钟高频数据计算的已实现波动率RV、已实现极差波动率RRV、已实现双幂次变差波动率RBV三种形式;收益率残差方面,假定服从正态分布、学生t分布、广义误差分布及偏t分布。应用损失函数及MCS检验来评估模型的预测精度,应用在险价值VaR及预期损失ES来评估模型的风险分析预测能力。实证结果表明,中证500指数收益率波动率的确存在高、低两种波动状态,且在不同波动率状态下,跳跃测度、一阶滞后已实现测度对波动率的冲击具有明显差异;通过对比各模型的对数似然函数可以发现,MRS-RealGARCH模型相较于不同波动率估计量下的传统Realized GARCH模型而言均表现出较好的模型拟合能力;MRS-RealGARCH模型在所有的损失函数指标下均具有最佳的波动率预测效果,MCS检验结果表明,引入非线性结构的马尔科夫状态转换能够提高波动率的预测效果;使用滚动窗口预测对VaR及ES进行预测并进行回溯测试,结果表明,MRS-RealGARCH模型能更好地捕捉和预测市场风险。本文的创新点主要有两方面,首先在研究内容上,将金融市场的波动率研究视角放在反映中国A股市场中一批中小市值公司股票价格表现的中证500指数上;其次在研究方法的运用上,本文将马尔科夫状态转换机制与Realized GARCH模型相结合来研究波动率的非线性结构。