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探索加密货币波动率预测中的模型不确定性问题:log转换、时区采样以及模型设定

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系统科学与数学 2024年第3期44卷 824-843页

作者：邱越谢天上海对外经贸大学金融管理学院上海201620 上海财经大学商学院上海200433

文章全面地比较了一系列模型在预测加密货币波动率时的表现.结果发现,粗糙波动率模型在预测多期样本外的波动率时表现更加稳健和可靠,而异质自回归(HAR)模型相对较弱,但经过log转换后的HAR模型在预测上则表现更优.此外,考虑到加密货币... 详细信息

文章全面地比较了一系列模型在预测加密货币波动率时的表现.结果发现,粗糙波动率模型在预测多期样本外的波动率时表现更加稳健和可靠,而异质自回归(HAR)模型相对较弱,但经过log转换后的HAR模型在预测上则表现更优.此外,考虑到加密货币的特点,选取合适的时区划分依据也非常重要,因为不同的时区可能对加密货币市场的波动率产生影响.研究还引入了最小二乘模型平均法来应对波动率建模中的模型不确定性.结果表明,模型平均方法在加密货币市场波动率预测中相比其他方法具有优越性,能够平衡不同模型之间的优缺点,提高预测的可信度和稳定性,对于预测市场的波动性是非常有效的.文章研究指出,在选择合适的波动率模型时需要综合考虑加密货币波动率的特性和历史表现,并且在应用模型时需要注意其在不同数据集和预测目标下的表现,避免盲目使用导致预测效果的不确定性.

关键词：加密货币波动率预测模型不确定性

中国股市波动率预测研究:基于实时已实现EGARCH-MIDAS模型

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计量经济学报 2024年第1期4卷 248-273页

作者：吴鑫育赵安谢海滨马超群安徽财经大学金融学院蚌埠233030 对外经济贸易大学金融学院北京100029 湖南大学工商管理学院长沙410082

本文构建了一个能够充分捕获高频数据信息、当前收益率信息以及波动率长记忆性的实时已实现EGARCH-MIDAS(RT-REGARCH-MIDAS)模型对中国股市波动率进行建模和预测.采用上证综合指数(SSEC)和深证成份指数(SZSEC)5分钟高频数据进行实证研究... 详细信息

本文构建了一个能够充分捕获高频数据信息、当前收益率信息以及波动率长记忆性的实时已实现EGARCH-MIDAS(RT-REGARCH-MIDAS)模型对中国股市波动率进行建模和预测.采用上证综合指数(SSEC)和深证成份指数(SZSEC)5分钟高频数据进行实证研究,结果表明:RT-REGARCH-MIDAS模型相比其它众多竞争模型具有更好的收益率数据拟合效果,能够更好地描述股市波动性.利用稳健的损失函数以及模型置信集(MCS)检验作为判断准则,实证比较了该模型与其它竞争模型对中国股市波动率的样本外预测能力.实证结果表明:捕获高频数据信息、当前收益率信息和波动率长记忆性对于股市波动率预测具有重要作用;在众多竞争模型中,RT-REGARCH-MIDAS模型具有最为优越的波动率预测能力.进一步,采用不同的已实现测度、不同的预测窗口、不同的MIDAS滞后阶数、不同的预测期以及样本外R2检验进行稳健性检验,证实了该模型优越的波动率预测能力具有稳健性.最后,通过考察模型波动择时策略发现,该模型能够获得相比其它模型显著更高的投资组合经济价值.

关键词：波动率预测高频数据信息当前收益率信息波动率长记忆性波动择时

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基于深度学习的金融市场波动率预测模型

智能计算机与应用 2024年第7期14卷 79-84页

作者：李文颖潘乔阎希平东华大学计算机科学与技术学院上海201620 上海兆前投资有限公司上海201107

波动率在金融投资和风险管理中扮演着至关重要的角色,能够反映金融资产的收益和风险水平,为构建期权量化投资策略和决策以及风险控制提供重要参考指标。然而,波动率具有非线性和长期依赖性问题,如每日变化趋势不稳定,未来变化趋势与历... 详细信息

波动率在金融投资和风险管理中扮演着至关重要的角色,能够反映金融资产的收益和风险水平,为构建期权量化投资策略和决策以及风险控制提供重要参考指标。然而,波动率具有非线性和长期依赖性问题,如每日变化趋势不稳定,未来变化趋势与历史数据相关等。为解决这些问题,本文基于改进的Transformer构建了波动率预测模型TGC-FinTrans(TCN-BiGRU-CNN Finance Transformer)。实验结果表明,该模型在预测金融数据波动率方面优于其他基线方法,能够更加准确地预测波动率并捕捉金融市场的复杂变化,为投资者提供更为精准的决策参考。

关键词：波动率预测 Transformer TCN BiGRU CNN

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波动率预测:多元GARCH模型能战胜一元GARCH模型吗?——二元DCC-GARCH模型与一元GARCH模型的PK

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系统工程 2023年第2期41卷 125-134页

作者：黄薏舟王雪新疆财经大学金融学院新疆乌鲁木齐830012

波动率在不同资产(市场)之间的传导应当为预测波动率提供有用信息,使波动率预测更准确。本文考察了二元DCC-GARCH模型在预测波动率时是否优于传统的一元GARCH模型。研究发现:波动率在不同资产间的传导,可以为预测波动率提供有用信息,有... 详细信息

波动率在不同资产(市场)之间的传导应当为预测波动率提供有用信息,使波动率预测更准确。本文考察了二元DCC-GARCH模型在预测波动率时是否优于传统的一元GARCH模型。研究发现:波动率在不同资产间的传导,可以为预测波动率提供有用信息,有助于提高预测的准确性;波动率溢出越明显,对提高预测帮助越大;日数据传递信息更及时,在预测波动率时能比周数据提供更有用的信息;实际波动率的不同度量方式会影响波动率预测准确性的评判结果,但一个占优的多元GARCH模型预测的波动率,可以在所有度量方式、评判标准下都占优。本文为进一步研究多元GARCH模型在预测波动率方面的应用提供了有益的启示。

关键词：波动率预测多元GARCH 一元GARCH

基于双重XGBoost模型的农产品期货波动率预测——以玉米期货为例

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系统管理学报 2023年第2期32卷 332-342页

作者：胡越王桑原覃浩恒徐亮张一苇西南财经大学工商管理学院成都611130 亚利桑那州立大学商学院美国亚利桑那州850003 华期创一成都投资有限公司成都610213

农产品期货的波动率在农产品衍生品定价、风险分散和农产品风险对冲等领域都起着关键性作用。对波动率进行预测,投资者可以依据波动率预测结果,对预期可能面临的风险采取相应的应对策略,更加精准地进行农产品风险管理。但波动率预测领... 详细信息

农产品期货的波动率在农产品衍生品定价、风险分散和农产品风险对冲等领域都起着关键性作用。对波动率进行预测,投资者可以依据波动率预测结果,对预期可能面临的风险采取相应的应对策略,更加精准地进行农产品风险管理。但波动率预测领域存在如下挑战:①波动率的预测期限较短,仅为1天或3天,难以反映资产在未来较长时间的价格波动率情况;②以往研究多关注于价格等信息,在波动率预测中对于基本面信息考虑较少;③神经网络、深度学习等预测模型的可解释性较差,网络构建和超参数的选择多依赖于经验选择。本文提出了一个基于XGBoost模型的波动率预测框架,考虑价格和基本面数据,对于波动率的长期趋势和短期变化进行了分析。实证结果表明,加入了更多信息维度的模型有助于提升波动率预测的精度,相比于传统的GARCH模型,均方误差MSE缩小了35%以上。

关键词：农产品期货机器学习波动率预测 XGBoost模型

基于跳跃、好坏波动率的混频已实现EGARCH模型的波动率预测与风险度量

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商业经济与管理 2022年第5期 79-97页

作者：郭宝才项琳浙江工商大学统计与数学学院浙江杭州310018 浙江工商大学统计数据工程技术与应用协同创新中心浙江杭州310018

为探究资产价格的跳跃行为和收益波动的非对称效应对波动率预测的影响,以高频数据建模为视角,基于跳跃、好坏波动率将Realized EGARCH-MIDAS模型进行拓展,以提升模型的波动率预测能力与风险度量效果。运用拓展后的模型,以沪深300指数价... 详细信息

为探究资产价格的跳跃行为和收益波动的非对称效应对波动率预测的影响,以高频数据建模为视角,基于跳跃、好坏波动率将Realized EGARCH-MIDAS模型进行拓展,以提升模型的波动率预测能力与风险度量效果。运用拓展后的模型,以沪深300指数价格高频数据为样本进行实证分析,探究中国股票市场的波动性规律,并采用似然函数、信息准则和基于损失函数的DM与MCS等检验方法,综合比较了改进前后的模型对波动率及风险值的预测效果。实证结果显示:(1)沪深300指数收益的长期波动主要来源于连续波动而非跳跃波动,且受正连续波动影响更大,而负跳跃对波动具有明显的负向冲击;(2)文章提出的拓展模型均能更好地捕捉波动率的长记忆性,在样本内估计和样本外预测上也都有更好的表现,其中同时考虑跳跃与非对称影响的Realized EGARCH-MIDAS-RSJ拓展模型拥有最优的估计及预测效果。

关键词： Realized EGARCH-MIDAS模型跳跃好坏波动率波动率预测 VaR

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基于Expectile和Realized GARCH模型的波动率预测

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运筹与管理 2022年第2期31卷 99-103页

作者：高雷阜李伟梅辽宁工程技术大学运筹与优化研究院辽宁阜新123000

Realized GARCH模型是预测波动率的经典模型之一,最小化非对称二次损失函数的Expectile对收益率尾部分布更加敏感,我们在Realized GARCH模型的基础上引入Expectile提出Expectile-Realized GARCH模型。以沪深300指数的高频收益率为例建... 详细信息

Realized GARCH模型是预测波动率的经典模型之一,最小化非对称二次损失函数的Expectile对收益率尾部分布更加敏感,我们在Realized GARCH模型的基础上引入Expectile提出Expectile-Realized GARCH模型。以沪深300指数的高频收益率为例建模分析,对比不同模型下的波动率预测效果,发现Expectile-Realized GARCH模型较Realized GARCH模型对波动率预测能力更好。其中,当风险水平为95%时,对应的Expectile-Realized GARCH波动率预测能力最好。

关键词：波动率预测 Expectile Realized GARCH模型高频数据

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基于带隐含波动率的混频条件自回归极差模型的股市波动率预测研究

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数理统计与管理 2023年第2期42卷 363-380页

作者：吴鑫育韩扬马超群安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030 湖南大学工商管理学院湖南长沙410082

极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包... 详细信息

极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包含的信息,构建了带隐含波动率的混频CARR(CARR-MIDAS-Ⅳ)模型对极差波动率进行建模和预测。CARR-MIDAS-Ⅳ模型通过引入MIDAS结构能够捕获条件极差的长期趋势过程(长期记忆特征)。而且,CARRMIDAS-Ⅳ模型同时考虑了极值信息以及隐含波动率包含的关于未来波动率的信息(前瞻信息)对波动率建模和预测。采用恒生指数和标普500指数及其隐含波动率数据进行的实证研究表明,充分考虑条件极差的长记忆性(MIDAS结构)以及隐含波动率包含的信息对于极差波动率建模和预测具有重要作用。总体而言,本文构建的CARR-MIDAS-Ⅳ模型相比其他许多竞争模型具有更为优越的数据拟合效果以及波动率预测能力。特别地,CARR-MIDAS-Ⅳ模型对于中、高波动期波动率的预测具有较强的稳健性。

关键词：价格极差隐含波动率信息含量 CARR-MIDAS模型波动率预测

基于改进GARCH-MIDAS模型的贵金属波动率预测

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基于改进GARCH-MIDAS模型的贵金属波动率预测

作者：候先琴贵州大学

学位级别：硕士

在复杂多变的宏观经济环境中,具有保值、增值和避险功能的贵金属,对投资风险管理发挥着越来越重要的作用。若投资者能有效实时地跟踪贵金属市场的波动情况,及时优化投资组合策略,可避免市场风险。为提高贵金属波动率模型的预测精度,探... 详细信息

在复杂多变的宏观经济环境中,具有保值、增值和避险功能的贵金属,对投资风险管理发挥着越来越重要的作用。若投资者能有效实时地跟踪贵金属市场的波动情况,及时优化投资组合策略,可避免市场风险。为提高贵金属波动率模型的预测精度,探索影响贵金属价格波动的因素值得研究。当前,基于混频数据的波动率模型受到广泛关注。其中,广义自回归条件异方差混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS,简称GM模型)应用较广。有学者针对GM模型没有考虑资产收益率序列存在的不对称效应和阈值效应,提出了含有不对称效应和阈值效应的GM-AE模型;还有学者针对GM模型忽视资产收益率序列偏峰厚尾的特性,提出了含有时变偏度和时变峰度的GM-SK模型。但是,GM-AE模型没有考虑资产收益率序列存在的偏峰厚尾对模型预测性能的影响;而GM-SK模型没有考虑资产收益率序列的不对称效应和阈值效应。由于贵金属市场具有高度复杂性,为充分提取贵金属市场的有效信息进行预测,需同时考虑贵金属序列中存在的不对称效应、阈值效应及偏峰厚尾的特性。为此,本文在GM-AE模型的基础上,通过引入时变偏度和时变峰度构建了GM-AE-SK模型,并将已实现波动率(RV)、中国综合领先指标(CCLI)指数和中国经济政策不确定性(CEPU)指数等三个指标分别作为GM-AE-SK模型的低频自变量,分析考察宏观经济指标对贵金属波动率模型预测性能的影响。本文选取了近16年的黄金、铂金、钯金和白银序列及CCLI指数和CEPU指数作为实证数据集,从样本内估计和样本外预测的角度对不同低频自变量下的GM-AE-SK模型进行实证分析。实证分析结果表明:(1)GM-AE-SK模型比GM-AE模型和GMSK模型在预测贵金属波动率方面具有更优的拟合效果和预测性能。(2)低频自变量为CEPU指数的GM-AE-SK模型对贵金属波动率的预测性能优于低频自变量分别为RV指标和CCLI指数的GM-AE-SK模型,表明宏观经济指标CEPU指数可改善贵金属波动率模型的预测性能。(3)通过考察各波动率模型的已实现效用发现,结合时变偏度和峰度以及CEPU指数的GM-AE-SK-CEPU模型提供的已实现效用得到了显著改进,是表现较好的波动率预测模型,可较好地预测贵金属波动率的未来走势,进而为投资者、政策制定者和监管机构理解贵金属市场的波动特征提供参考建议。

关键词：贵金属市场波动率预测 GARCH-MIDAS模型