基于金融高頻數(shù)據(jù)的波動性實(shí)證研究.pdf

1、金融高頻數(shù)據(jù)包含著大量的市場信息，因而對高頻數(shù)據(jù)的研究變得越來越重要，高頻數(shù)據(jù)成為金融領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。為了能夠更深入的研究市場結(jié)構(gòu)，關(guān)于金融高頻數(shù)據(jù)的波動性研究已經(jīng)成為國內(nèi)外計量經(jīng)濟(jì)學(xué)者的焦點(diǎn)問題。本文主要是研究金融高頻數(shù)據(jù)的波動率及其建模分析。
　　首先選取上證綜指和深圳成指的一分鐘數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計特征分析，驗(yàn)證了我國股市高頻收益率序列并不是正態(tài)分布，而是呈現(xiàn)出高峰厚尾性，且有著顯著的“日歷效應(yīng)”。
　　其次，介紹了“已實(shí)現(xiàn)”

2、波動率和“已實(shí)現(xiàn)”雙冪次變差，通過分析得出“已實(shí)現(xiàn)”雙冪次變差不僅具備“已實(shí)現(xiàn)”波動率的所有優(yōu)點(diǎn)，并且具有穩(wěn)健性，在一定條件下，比“已實(shí)現(xiàn)”波動率更有效，同時，在考慮微觀結(jié)構(gòu)噪聲的條件下，構(gòu)造均方誤差，通過分析得出“已實(shí)現(xiàn)”波動率和“已實(shí)現(xiàn)”雙冪次變差的最優(yōu)抽樣頻率都是5分鐘。
　　再次，利用ADF-KPSS聯(lián)合檢驗(yàn)、R/S分析方法，修正的R/S分析方法對對5min上證綜指的日收益率和“已實(shí)現(xiàn)”雙冪次變差的長記憶性進(jìn)行實(shí)證分析，實(shí)

3、證結(jié)果表明上證綜指日收益不具有顯著的長記憶性特征，而“已實(shí)現(xiàn)”雙冪次變差序列存在長記憶性特征。
　　最后，選取上證綜指的5min數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，采用跳躍性顯著檢驗(yàn)方法分離連續(xù)性波動和跳躍性波動，并且這兩種波動成分具有顯著的自相關(guān)性，在HAR-RV模型的基礎(chǔ)上，本文分別對這兩種波動成分建立LHAR-CV模型和LHAR-LJ模型，實(shí)證結(jié)果表明LHAR-CV能夠捕捉連續(xù)性波動的杠桿效應(yīng)，能較好的擬合和預(yù)測連續(xù)性波動的走勢，并且中長期的