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投资者关注对中国黄金价格波动率的影响研究

系统工程理论与实践 2022年第2期42卷 320-332页

作者：梁超魏宇马锋李薇西南交通大学经济与管理学院成都610031 云南财经大学金融学院昆明650221 西南财经大学金融学院成都610074

黄金具有商品和货币的双重属性,是投资者进行资产保值及增值的重要手段.本文从行为金融理论出发,采用广义自回归条件异方差混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS),探究百度指数和谷歌趋势对中国黄金价格波动率的预测能力.同时,引入了全球经济... 详细信息

黄金具有商品和货币的双重属性,是投资者进行资产保值及增值的重要手段.本文从行为金融理论出发,采用广义自回归条件异方差混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS),探究百度指数和谷歌趋势对中国黄金价格波动率的预测能力.同时,引入了全球经济政策不确定性(GEPU)指数以及地缘政治风险(GPR)指数变量,检验对黄金波动的影响.进一步地,使用模型信度集(model confidence set,MCS)和方向检验(direction-of-change,DoC)两种评价方法检验各模型的样本外预测精度.实证结果表明,谷歌趋势能够显著大幅提升中国黄金价格波动率的预测精度,为准确预测我国黄金波动提供了新的视角,为稳定金融市场提供了可靠保证.

关键词：波动率预测黄金价格 GARCH-MIDAS 百度指数谷歌趋势

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沪深300指数期货已实现波动率的跳跃行为

系统工程 2014年第2期32卷 1-11页

作者：田凤平杨科林洪中山大学国际商学院广东广州510275 华南农业大学经济管理学院广东广州510642 广东财经大学广东广州510320

采用修正的已实现门阀多次幂变差研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃特征,并通过构建考虑跳跃的AHAR-C-TCJ模型研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃成分对股指期货市场未来波动率预测的影响。结果表明:沪深300股指期货波动率的... 详细信息

采用修正的已实现门阀多次幂变差研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃特征,并通过构建考虑跳跃的AHAR-C-TCJ模型研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃成分对股指期货市场未来波动率预测的影响。结果表明:沪深300股指期货波动率的连续成分存在较强的长记忆性,而离散跳跃序列的长记忆较弱,但仍具有一定的可预测性;跳跃的久期序列的自相关性较强,而规模序列的自相关性不显著;显著的离散跳跃对沪深300股指期货日、周以及月的已实现波动率的预测都存在显著的正向影响,AHAR-C-TCJ模型能显著提高股指期货市场波动率的预测精度,尤其是标准差形式和对数形式的AHAR-C-TCJ模型。

关键词：股指期货跳跃波动率预测

金融资产波动率估计的最优内生抽样方案的设计与应用

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计量经济学报 2023年第1期3卷 238-258页

作者：周辰月崔文昊北京航空航天大学经济管理学院北京100191

在基于高频数据的金融资产波动率研究领域,相较于外生抽样方案,当抽样时间为内生时通常能够更有效地捕捉到价格波动是一个共识.目前被广泛采用的内生抽样方式为当价格变化超过某一给定门槛值时进行一次抽样,然而更为具体的方案,例如门... 详细信息

在基于高频数据的金融资产波动率研究领域,相较于外生抽样方案,当抽样时间为内生时通常能够更有效地捕捉到价格波动是一个共识.目前被广泛采用的内生抽样方式为当价格变化超过某一给定门槛值时进行一次抽样,然而更为具体的方案,例如门槛值如何选定,仍未有定论.本文在原有研究基础上提出了一种能够使波动率估计量渐近方差达到最小的内生抽样方案,该最优内生抽样方案下的已实现波动率将不再存在渐近偏差,且其置信区间宽度至多为5-min抽样方案的1/√3.文章使用蒙特卡罗模拟研究了最优内生抽样方案的有限样本性质,同时在实证研究中采用多种常见的波动率预测模型对不同抽样方案所得波动率估计量的预测能力进行对比,结果显示使用最优内生抽样方案所得波动率估计量作为解释变量时的预测精度更高.

关键词：已实现波动率高频金融数据抽样时间内生性波动率预测

考虑成分股联跳与宏观信息发布的沪深300指数已实现波动率模型研究

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中国管理科学 2016年第12期24卷 10-19页

作者：瞿慧程思逸南京大学工程管理学院江苏南京210093

利用日内高频数据计算的已实现波动率较好度量了金融资产的风险,因此对其预测模型的研究具有重要意义。考虑到指数成分股的联跳可能蕴含指数跳跃所未能反映的信息,提出运用非参数方法识别指数成分股的联跳,采用自回归条件风险模型估计... 详细信息

利用日内高频数据计算的已实现波动率较好度量了金融资产的风险,因此对其预测模型的研究具有重要意义。考虑到指数成分股的联跳可能蕴含指数跳跃所未能反映的信息,提出运用非参数方法识别指数成分股的联跳,采用自回归条件风险模型估计成分股联跳强度,并将其引入指数的已实现波动率异质自回归(HAR-RV-CJ)模型中,分析模型预测性能的改进。进一步的,考虑到宏观信息公告的发布可能对股市产生整体性影响,相应影响成分股联跳的几率;因此,在成分股联跳的自回归条件风险模型中引入居民消费价格指数、国内生产总值、贸易差额等宏观信息公告变量,并分析对联跳强度估计以及指数已实现波动率预测的影响。采用2011年1月4日至2013年7月11日沪深300指数及其成分股高频数据的实证表明,指数成分股联跳与指数跳跃具有不同的特征;用成分股联跳强度代替HAR-RV-CJ模型中的跳跃构建的HAR-RV-CI模型,较原始的HAR-RV-CJ模型,以及同时考虑指数跳跃与成分股联跳强度的HAR-RV-CJI模型,具有明显较优的样本内拟合与样本外预测性能。引入宏观信息公告变量可以改进联跳强度自回归条件风险模型的拟合效果,并提高指数已实现波动率模型的样本内拟合能力,但对于指数已实现波动率的样本外预测性能并无明显的帮助。

关键词：联跳宏观信息公告波动率预测异质自回归模型自回归条件风险模型 SPA检验

具有时变波动率持续性的已实现EGARCH模型及其实证研究

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系统科学与数学 2021年第9期41卷 2444-2459页

作者：吴鑫育刘天宇安徽财经大学金融学院蚌埠233030

研究表明,金融资产收益率的波动率具有时变性、聚集性和非对称性等复杂的特征.此外,波动率还具有很强的持续性,而且这种持续性具有时变特征.与此同时,随着计算机及电子信息技术的快速发展,高频数据越来越容易获得,充分利用高频数据可以... 详细信息

研究表明,金融资产收益率的波动率具有时变性、聚集性和非对称性等复杂的特征.此外,波动率还具有很强的持续性,而且这种持续性具有时变特征.与此同时,随着计算机及电子信息技术的快速发展,高频数据越来越容易获得,充分利用高频数据可以提高波动率估计的准确性.Hansen和Huang采用高频数据构建了已实现EGARCH(REGARCH)模型,研究发现其比传统GARCH模型和EGARCH模型具有更好的数据拟合效果.但是,REGARCH模型仍然没有考虑波动率持续性的时变特征.文章在REGARCH模型的基础上,引入随时间变化的GARCH系数,采用混频数据抽样(mixed-data sampling,MIDAS)方法,将其与解释变量(已实现波动率)联系起来,构建了具有时变波动率持续性的REGARCH(TVP-REGARCH-MIDAS)模型.采用上证综合指数数据进行实证研究,结果表明:上证综合指数的波动率具有很高的持续性,而且这种持续性展现明显的时变特征,具体而言,上证综合指数的波动率持续性与已实现波动率呈负相关,即在高(低)的波动率时期会产生低(高)的持续性;TVP-REGARCH-MIDAS模型相比EGARCH模型、REGARCH模型和TVP-GARCH-MIDAS模型具有更好的样本内拟合效果以及样本外波动率预测效果.

关键词：时变波动率持续性已实现EGARCH MIDAS 波动率预测已实现波动率

基于跳跃、跳跃强度和机制转换的股票市场波动建模及其预测研究

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系统工程理论与实践 2023年第2期43卷 371-382页

作者：马锋王继谦郭杨莉陆菲西南交通大学经济管理学院成都610031

将跳跃及其跳跃强度引入到异质自回归(heterogeneous autoregressive,HAR)模型中,并在此基础上进一步嵌入固定转移概率矩阵的马尔可夫状态转换机制模型,构建出系列新的波动预测模型.运用系列统计检验手段(如模型置信度检验、样本外R2检... 详细信息

将跳跃及其跳跃强度引入到异质自回归(heterogeneous autoregressive,HAR)模型中,并在此基础上进一步嵌入固定转移概率矩阵的马尔可夫状态转换机制模型,构建出系列新的波动预测模型.运用系列统计检验手段(如模型置信度检验、样本外R2检验、趋势检验)评估上述预测模型对中国股票市场波动的预测能力,样本外的实证结果表明:1)与基准模型相比,结合马尔可夫机制转换的模型具有更好的预测表现;2)相比其他预测模型,包含跳跃、跳跃强度以及马尔可夫机制转换的模型(MS-HAR-TJI)具有更高的预测精度;3)在新冠疫情爆发期以及高波动时期,MS-HAR-TJI模型对中国股票市场波动仍具有很强的预测能力.

关键词：波动率预测跳跃跳跃强度马尔可夫机制转换异质自回归模型

一种基于支持向量机的上证50ETF期权波动率交易策略的研究与实现

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一种基于支持向量机的上证50ETF期权波动率交易策略的研究与实现

作者：邹浩上海财经大学

学位级别：硕士

自二十世纪下半叶以来,全球金融市场加速发展,各市场之间的联系日渐紧密。随着固定汇率制被浮动汇率制所取代,各国货币间的汇率波动幅度明显加大,投资者迫切需要相应的金融产品对利率和汇率风险进行管理,金融期权就是在这样的背景下产... 详细信息

自二十世纪下半叶以来,全球金融市场加速发展,各市场之间的联系日渐紧密。随着固定汇率制被浮动汇率制所取代,各国货币间的汇率波动幅度明显加大,投资者迫切需要相应的金融产品对利率和汇率风险进行管理,金融期权就是在这样的背景下产生的。二十世纪七十年代,全球第一个场内标准化股票期权上市交易,标志着全球股票期权市场的开端。2015年2月9日,上证50ETF期权上市,标志着我国股票期权市场的开端,极大推动了我国衍生品市场的发展。上证50ETF期权的上市为国内投资者提供了一种全新的投资方式,为规避风险者、套利者、投机者提供了一种有效的投资工具。在这个背景下,本文以上证50ETF期权为例,尝试利用支持向量机预测上证50ETF期权隐含波动率,进而构建波动率交易策略,以证明支持向量机在波动率预测上比传统模型表现更好。本文首先从理论部分出发,介绍了Black-Scholes模型、隐含波动率、期权风险指标和支持向量机。基于这些理论基础,本文接下来介绍了VIX和中国波指,以及上证50ETF期权隐含波动率的计算流程,并通过对比中美股市波动率指数分析两者的特征差异及形成原因。接下来介绍了数据集特征、标签的选取和预处理步骤,分析了影响隐含波动率涨跌的因素,并介绍了如何训练支持向量机并调试其参数,最终确定了模型。基于机器学习模型的预测结果,本文介绍了如何利用机器学习模型构建波动率交易策略以及策略效果。期权由于其天然属性可以交易波动率,因此可以构造适当的期权组合使得只暴露波动率这个维度的风险,从而达到做多与做空波动率的目的。本文接下来详细介绍了策略流程与若干个评价策略优良的指标。为了研究支持向量机在预测波动率上是否更优,本文还对比了基于支持向量机与Garch模型的波动率交易策略的收益情况。经过以上研究,本文得出如下结论:第一,通过对比中美两国股市隐含波动率与标的资产价格的关系,本文发现在中国股市中并不存在类似VIX与标普500指数的强负相关关系,说明中美两国股市在投资者结构、投资思路等方面确实存在很大不同。第二,本文采用“每半年更新一次模型”的方式滚动训练模型,与非滚动训练的方式相比,滚动训练的方式在收益率和波动率两方面都比非滚动训练的方式更好,说明滚动训练方式有助于提升策略表现。第三,通过对比基于支持向量机与Garch模型的波动率交易策略的收益情况,本文发现基于支持向量机的波动率交易策略在收益率和波动率两方面都比Garch模型表现更好,说明支持向量机在预测波动率上确实优于Garch模型,机器学习模型的引入可以改善传统波动率预测模型的效果。不同于以往文献,本文创新之处在于:第一,本文将波动率影响因子分为50ETF日频数据、日内5分钟频率数据和期权市场数据三个大类,每个大类下有若干个特征,共41个特征。本文使用的波动率影响因子数量更多、范围更广,并且同时包含高频数据与低频数据,蕴含了更多的市场信息,增加了波动率涨跌的解释力度。第二,本文利用网格搜索交叉验证方法寻找模型的最优参数并利用核支持向量机预测上证50ETF期权隐含波动率,相比根据主观经验决定模型参数的方法更科学与量化,相比简单遍历调整模型参数的方法更鲁棒与稳定。由于金融市场每天都在产生新数据,为了捕捉新数据的规律并且根据市场情况优化模型,需要实时更新模型。本文使用滚动训练方式进行模型的训练与预测,相比使用一个固定的模型具有更好的实时性与更高的精确度。第三,在构建策略部分,考虑到Delta暴露将影响策略效果,不能完全展示波动率维度的交易情况,本文在构造与持有期权组合时都会考虑Delta的对冲情况,保证Delta在一个小范围内波动。经过上述步骤,基本可以忽略Delta对策略效果的影响,方便分析收益情况。此外,例如手续费、保证金、开平仓时间等策略设置均符合实际情况,策略具有较大的实用价值。

关键词：支持向量机机器学习 50ETF期权波动率交易波动率预测

基于中国股票市场高频数据收益率与波动率之间的不对称关系研究

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基于中国股票市场高频数据收益率与波动率之间的不对称关系研究

作者：艾红霞上海财经大学

学位级别：硕士

收益率和波动率之间的不对称性是股票收益的典型特征之一,这种不对称具体表现为股票收益率与波动率是负相关的。对于这种收益率与波动率的不对称现象提供一个令人信服的解释是相当具有挑战性的,并且,对这个不对称特性的解释一直存在着... 详细信息

收益率和波动率之间的不对称性是股票收益的典型特征之一,这种不对称具体表现为股票收益率与波动率是负相关的。对于这种收益率与波动率的不对称现象提供一个令人信服的解释是相当具有挑战性的,并且,对这个不对称特性的解释一直存在着争论。本文详细介绍了关于收益率与波动率之间的不对称关系经典的两种解释:杠杆效应和波动反馈效应。第一个是杠杆效应,即资产价格的下降增加了金融杠杆和破产的可能性,使资产更具风险,从而增加了波动性,应用于股票指数时,这个想法转化为动态杠杆效应;第二种解释是波动率反馈效应,波动率的预期增长会提高所需的回报率,这意味着股票价格会有一个立即的下跌以允许更高的未来回报率。本文考虑了向量自回归模型和已实现波动率,并用Dufour和Taamouti（2009）提出的短期和长期因果关系度量方法来衡量杠杆效应和波动反馈效应。本文运用上证50ETF指数的5分钟高频数据计算每小时与每天的收益率、已实现波动率和二次幂变差。当使用每天的收益率和已实现波动率数据时,在前六天就发现了明显的杠杆效应,波动性反馈效应在所有时间跨度下都明显弱于杠杆效应。在对波动率的预测中,本文首先在传统的HAR-RV模型中加入杠杆效应因子和波动性反馈效应因子来对波动率进行预测,并对该模型结果与传统的HAR-RV模型结果对比,发现加入杠杆效应因子和波动性反馈效应因子的新模型对波动率的预测明显强于传统模型,预测效果更好。然后,本文考虑了线性的realized GARCH模型与加入杠杆效应变量的realized GARCH模型,在日度数据的实证结果中,发现加入杠杆效应变量的realized GARCH模型无论在模型的拟合效果上还是在波动率样本外预测的表现上都优于原realized GARCH模型。

关键词：杠杆效应波动反馈效应 HAR-RV模型 realized GARCH模型波动率预测

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基于已实现半协方差的投资组合优化

系统工程理论与实践 2021年第1期41卷 34-44页

作者：钱龙彭方平沈鑫圆孙晓霞清华大学经济管理学院北京100084 中山大学管理学院广州510275 北京大学软件与微电子学院北京100871 东北财经大学数据科学与人工智能学院大连116025

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应... 详细信息

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.

关键词：投资组合优化波动率预测已实现半协方差在线加权集成算法