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基于灰色支持向量机的基金波动率预测研究

计算机应用研究 2009年第7期26卷 2471-2473页

作者：耿立艳马军海天津大学管理学院天津300072

鉴于灰色预测方法和支持向量机各自的优点,将灰色预测方法与支持向量机相结合,建立灰色支持向量机模型,并以极差替代收益的标准差度量波动率,运用新模型对深圳基金波动率进行实例分析。通过与v-支持向量机的预测结果对比,发现所提出的... 详细信息

鉴于灰色预测方法和支持向量机各自的优点,将灰色预测方法与支持向量机相结合,建立灰色支持向量机模型,并以极差替代收益的标准差度量波动率,运用新模型对深圳基金波动率进行实例分析。通过与v-支持向量机的预测结果对比,发现所提出的模型适合于基金波动率的中短期预测。

关键词： v-支持向量回归灰色支持向量机波动率预测

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GARCH族模型的收益波动率预测绩效评估方法

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统计与决策 2015年第9期31卷 160-163页

作者：刘青戴经跃杨超辽宁师范大学数学学院辽宁大连116029 辽宁税务高等专科学校计统系辽宁大连116023

GARCH族模型已广泛地应用于金融市场中资产收益波动率的预测。尽管如此,在实际应用中异方差结构的选择是预测建模的一个难题。文章从波动性预测的视角,提出一种高效的半参数方法进行序列结构参数的估计,以减少估计的效率代价对模型绩效... 详细信息

GARCH族模型已广泛地应用于金融市场中资产收益波动率的预测。尽管如此,在实际应用中异方差结构的选择是预测建模的一个难题。文章从波动性预测的视角,提出一种高效的半参数方法进行序列结构参数的估计,以减少估计的效率代价对模型绩效评估的影响。此外,使用最小二乘方法评估模型绩效以输出统计意义下的结果,并规避"数据窥察"问题。在实证分析中,以股票市场的收益数据为样本,对6种常见的GARCH族结构进行了实证对比研究,结果发现,与其它GARCH类结构相比,指数GARCH(EGARCH)模型可较好地预测资产收益率的波动过程。

关键词： GARCH 波动率预测估计函数最小二乘法

考虑投资者情绪的期权价格隐含信息对波动率预测效果研究

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南方金融 2020年第3期 50-64页

作者：张磊哈尔滨金融学院黑龙江哈尔150030

资产价格波动率的预测是金融风险管理以及资产定价的重要内容和关键环节.为有效预测资产收益波动率,本文构建一个考虑投资者情绪的长期波动率预测模型,并在此基础上基于2000-2015年香港股票市场数据对模型有效性进行检验.研究结果表明:... 详细信息

资产价格波动率的预测是金融风险管理以及资产定价的重要内容和关键环节.为有效预测资产收益波动率,本文构建一个考虑投资者情绪的长期波动率预测模型,并在此基础上基于2000-2015年香港股票市场数据对模型有效性进行检验.研究结果表明:第一,投资者情绪是影响波动率预测的关键因素,含有投资者情绪的模型表现更优;第二,在考虑投资者情绪后,基于期权隐含信息的波动率预测模型的优化效果要明显超过基于已实现波动率的模型;第三,风险中性偏度的参数估计结果仅在市场情绪高涨时显著且为正,隐含波动率的参数估计结果会随着投资者情绪的变化而变化.上述研究结论的启示是:第一,投资者在进行投资决策时要充分认识到资产价格被高估的可能性和资产价格波动的不确定性,避免盲从,合理做出投资决策,将投资风险控制在合理范围内.第二,证券监管机构要通过政策引导,对资本市场进行适度的逆向调节,尤其在经济上行期时应加强管制,防止资产价格出现大涨大跌,以稳定投资者预期,避免羊群效应发生.

关键词：资本市场期权隐含信息投资者情绪风险中性偏度波动率预测

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

中国股市波动率预测——基于已实现EGARCH模型和已实现SVL模型的实证比较研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第7期35卷 231-241页

作者：吴鑫育王小娜王海运安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030

通过采用上证综合指数数据,对已实现EGARCH(REGARCH)模型与已实现SVL(RSVL)模型在不同分布设定(正态分布、学生t分布与偏斜学生t分布)以及样本外阶段(预测总样本期、高波动期与低波动期)下的波动率预测表现进行实证比较研究。结果表明:... 详细信息

通过采用上证综合指数数据,对已实现EGARCH(REGARCH)模型与已实现SVL(RSVL)模型在不同分布设定(正态分布、学生t分布与偏斜学生t分布)以及样本外阶段(预测总样本期、高波动期与低波动期)下的波动率预测表现进行实证比较研究。结果表明:在预测总样本期,REGARCH模型在3种分布下的样本外预测表现都优于RSVL模型,REGARCH模型在各分布下的样本外预测表现取决于选择的损失函数;在预测高波动期,其与预测总样本期具有相似的结论,但REGARCH模型在偏斜t分布下的预测表现最佳;在预测低波动期,其与预测总样本期的结论相反,即RSVL模型在3种分布下的样本外预测表现都优于REGARCH模型,RSVL模型在各分布下的样本外预测表现取决于选择的损失函数。

关键词：已实现EGARCH 已实现SVL 杠杆效应已实现核波动率预测偏斜学生t分布

基于多模态投资者情绪数据的USD/CNY汇率波动率预测研究

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计算机应用研究 2020年第S2期37卷 152-155页

作者：汪文隽王亦天操玮任思儒合肥工业大学经济学院合肥230601

多模态深度学习可以提升模型性能,而现有研究中汇率波动率的预测仅基于宏观经济指标。因此提出一种多模模态态投汇资率者波情动绪率数预据测的方US法D,/C首N先Y通汇过率L波ST动M率模预型测构模建型外,最汇后投根资据者前情人绪文指数献... 详细信息

多模态深度学习可以提升模型性能,而现有研究中汇率波动率的预测仅基于宏观经济指标。因此提出一种多模模态态投汇资率者波情动绪率数预据测的方US法D,/C首N先Y通汇过率L波ST动M率模预型测构模建型外,最汇后投根资据者前情人绪文指数献,另再外结构合建传三统种宏U观SD经/济CN变Y量波,动构率建预基测于多模型进行对比。结果表明,相比朴素贝叶斯方法,LSTM模型在文本分类中表现更优;基于多模态投资者情绪数据的USD/CNY汇率波动率模型预测性能最好。

关键词：多模态深度学习 LSTM模型外汇投资者情绪波动率预测

融合期权价格的波动率预测模型及其在套利策略中的应用

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融合期权价格的波动率预测模型及其在套利策略中的应用

作者：陆佳瑜南京审计大学

学位级别：硕士

随着中国金融市场交易品种的日益丰富和完善,市场中存在较为丰富的期货、期权等产品。期货、期权等衍生产品其价格与其标的资产的价格存在很强的联系,当标的资产价格上涨时,看涨期权的价格也将上涨。金融资产价格波动率的准确度量和预... 详细信息

随着中国金融市场交易品种的日益丰富和完善,市场中存在较为丰富的期货、期权等产品。期货、期权等衍生产品其价格与其标的资产的价格存在很强的联系,当标的资产价格上涨时,看涨期权的价格也将上涨。金融资产价格波动率的准确度量和预测对于金融风险管理、投资组合等至关重要,如何利用期权、期货等价格信息,帮助预测标的资产的波动率值得分析。本文利用期权价格数据构造的隐含波动率,高频数据波动率作为输入变量,结合深度学习LSTM模型,构造了融合期权价格数据的高频波动率深度学习预测模型。具体来说,首先,利用金融高频数据,结合已实现波动率度量,计算得到高频数据波动率;其次,利用期权价格数据,结合特征函数法,给出基于期权价格数据的波动率度量值(EV);再次,将技术指标、融合期权价格数据的波动率度量、高频波动率度量、时间序列模型参数、傅里叶展开的趋势度量等数据,作为输入变量,结合深度学习LSTM模型,构造了LSTM＿EV波动率预测模型;最后,将得到波动率预测模型应用在期权Delta复制套利策略中,在构建投资策略时引入了多个进出场条件,控制策略的进出场。实证结果表明:(1)相比于传统的时间序列模型,基于LSTM神经网络的波动率预测模型在高频数据领域对波动率预测的效果更好。(2)融入期权价格数据后的LSTM＿EV模型相比于未融入价格数据的LSTM神经网络模型对于波动率预测的整体更为稳健,在波动率变化较大的时候也能较好地刻画。(3)基于预测的波动率数据所构建的期权Delta复制期货投资策略在实际市场也有一定的盈利能力,在引入进出场门槛后,投资策略的盈利能力有所提升。基于LSTM＿EV模型预测的波动率所构建的期权Delta复制期货投资策略在实际投资中,其正收益的投资组合个数占比达到100%。本文从理论出发对期权标的基金的波动率进行预测,并用来估计期权投资策略中的待估值,为市场上的投资者提供了新的思路。

关键词：已实现波动率期权价格融合波动率预测期权的Delta复制期货策略

GARCH类模型的波动率预测实证研究——以白糖期货为例

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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GARCH类模型的波动率预测实证研究——以白糖期货为例

作者：张瑞苏州大学

学位级别：硕士

白糖是日常生活中非常重要的农产品,随新能源的开发与利用,白糖作为燃料乙醇的原料也有着重要地位。与白糖期货的场内期权相比,场外期权的灵活性使其成为涉糖企业规避糖价波动的重要工具。对于场外期权设计方而言,波动率模型的预测准确... 详细信息

白糖是日常生活中非常重要的农产品,随新能源的开发与利用,白糖作为燃料乙醇的原料也有着重要地位。与白糖期货的场内期权相比,场外期权的灵活性使其成为涉糖企业规避糖价波动的重要工具。对于场外期权设计方而言,波动率模型的预测准确与否,直接关系到场外期权的竞争能力。而对于波动率预测,几乎没有从场外期权设计方的角度进行研究的文章,本文尝试从场外期权设计方的角度以白糖期货为例进行研究,发现我国白糖期货的波动率适合用GARCH类模型进行预测,且对于场外期权设计方而言,用700天的历史数据基于GJR-GARCH模型对白糖期货的月波动率进行预测,可以更好的进而指导场外期权的定价与对冲等工作。

关键词： GARCH类模型波动率预测白糖期货