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基于高频数据的分数整合realized har garch模型

基于高频数据的分数整合Realized HAR GARCH模型

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作者：顾洲一浙江财经大学

学位级别：硕士

自Hurst (1951)提出长记忆性这一特征以来,长记忆模型得到越来越多的学者的广泛关注。长记忆意味着长期相关性,即现在的状态会持续影响到未来,这对于金融风险管理来说是不容忽略的。一旦忽略了金融市场的长记忆性,将会对市场趋势的把握... 详细信息

自Hurst (1951)提出长记忆性这一特征以来,长记忆模型得到越来越多的学者的广泛关注。长记忆意味着长期相关性,即现在的状态会持续影响到未来,这对于金融风险管理来说是不容忽略的。一旦忽略了金融市场的长记忆性,将会对市场趋势的把握、风险的控制以及资产定价等各方面造成影响。随着高频数据可获性越来越容易,长记忆模型的研究也在不断地深入与发展。Hansen等(2012)提出realized garch模型,即通过引入测量方程将条件方差与已实现测度相连接,从而实现了收益率、波动率和已实现测度的联合建模。该模型不仅包含了传统garch类模型的许多特征,而且在模型建立与预测方面远远胜过其他的garch类模型,但是该模型没有充分地捕获波动率序列的长记忆性。故将其扩展成长记忆模型已经成为高频时间序列的一个重要研究方向。本文在realized garch模型的基础上,借鉴了FIgarch模型和realized har garch模型的构造,将条件方差和长记忆相结合,并用日、周、月的已实现波动率赋权成新的已实现波动率,提出了分数整合realized har garch模型。采用上证指数5分钟的高频数据,考察了分数整合realized har garch模型、FIR-garch模型、realized har garch模型和realized garch模型对市场波动性的拟合效果和预测能力。从实证结果来看,通过理论和样本自相关函数的比较,发现分数整合realized har garch模型能够更好地捕捉波动率中的长期相关性,同时该模型总体的预测能力和拟合效果要优于现有的模型。从蒙特卡洛模拟结果来看,基于残差分布是正态分布、t分布以及卡方分布的条件下,相比于realized garch模型、realized har garch模型以及FIR-garch模型,分数整合realized har garch模型在条件方差的预测能力上都是最优的。

关键词：高频数据长记忆 realized garch realized har garch FIR-garch 分数整合realized har garch

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