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《厦门大学》 2002年
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中国股票市场波动率的高频估计、特性与预测

黄后川  
【摘要】: 市场波动率是金融经济学的核心内容。早在1952年马克维茨的资产组合选择模型中,波动率就作为二维分析框架中的一维扮演了十分重要的角色;在现代金融经济理论的另一支柱——期权定价理论中,波动率是最具关键性的一个定价因素;在金融经济学的新贵——风险值(Value at Risk)的理论与实践当中,估计和预测市场波动率也是非常重要的一环。除此之外,波动率还在金融经济学的其它许多领域得到广泛应用,例如绩效评价、资产定价等等。 近二十年,在金融经济学领域,对波动率模型的研究已成为一个大热门。自从Engle于1982年提出ARCH模型以来,经济学界已经发表了数千篇关于条件异方差或波动率的文章。特别是最近十年,Andersen等学者提出用高频分时数据估计波动率的方法,这种方法可以得到比较准确的波动率估计值,称为“已实现波动率”,以此为基础,众多学者在波动率的特性和预测两方面进行了更深入的研究,大大拓展了这个研究领域。 然而,以往的波动率高频估计方法仍存在一些问题,波动率的预测方法也有待改进。 首先,由于价格并不是严格服从正态发散过程的,因此在估计已实现波动率时,高频数据的时间间隔并不是越小越好,用极高频数据估计波动率往往会因为微观磨擦而产生较大误差。Torben G.Andersen等人在对道·琼斯30只工业股票做实证分析时,直接选取了5分钟数据,而后在其它文献中他们又使用“标记图”(Signature Plot)方法得出的较佳时间间隔(15至20分钟)。然而,用于估计“已实现波动率”的最佳频率是与市场微观特性相关的,在不同市场、不同时期可能会有所不同。因此,对所有时期的数据样本全部选取一个数据频率(5分钟或15分钟),可能存在问题。 其次,Andersen等学者的向量分数综合自回归模型都没有考虑市场的杠杆效应或不对称性,应用于汇率市场时应该不会有较大误差,但是,股票市场波动率一般都有明显的不对称性,因此该模型并不适合股票市场波动率。 第三,Ebens(1999)提出了针对单个波动率序列的ARFIMAX模型,但他采用的平方和最大似然估计方法有一定的偏误,特别是不适用于小样本,而由于中国股票市场正处于快速变革的进程中,以及较难获取高频分笔交易数据,因而注定只能基于较小的样本进行模拟和预测;而且,Ebens的ARFIMAX模型是对波动率进行分数阶差分后,再用上期扰动进行折线回归,这种模式无论在实证基础方面,还是在参数估计的简易程度方面,都不如先进行折线回归,再进行分数阶差分。正因为参数估计方 2 中国股票市场波动率的高频估计、特性与预坝。] 面的原因,Ebens最后只使用和估计了没有自回归项的模型,即F[MAX模型。 最后,以往的大多数模型,要么只考虑单条时间序列,要么考虑相关度相对稳定 情况下的二维或多维时间序列,没有考虑波动率之问的相关度的预测问题。 本文提出了一种更为精确的波动率高频估计方法,改进了ARFIMAX模型,而且, 针对中国股票市场波动率,进行了有关高频估计、特性以及模拟与预测等等各方面系 统性的研究。 首先,我们发现股票指数与个股的高频交易数据中的微观磨擦影响正好相反,仙 用极高频的数据会大大增加个股的波动率估计值,相反却会大大降低指数的波动率估 计值。在计算各种频率的己实现波动率的基础上,本文构造了一种较为精确的估计波 动率的方法,可以更好地平衡测量误差与微观结构误差。 其次,基于己实现波动率,本文研究了中国股市波动率的各种特性。包括收益率 分布、波动率分布、波动率的不对称性、波动率的长期记忆特性等等。 第三,本文用ARFIMAX模型对中国股票市场波动率进行了模拟和预测,鉴于以 上阐述的Ebens的同类模型的缺陷,我们采用了改进的ARFIMAX模型形式,运用 了更精确、有效的剖面修正似然估计,估计并比较了各种ARFIMAX形式,发现_卜证 B指和A、B指相关度的适用模型都是有自回归项的。 另外,本文用****H、*****H、n****H、口*****H等四种模型对同样的 数据样本进行了模拟和预测,并与ARFIMAX的预测结果进行了比较。在GARCH模 型基础上,我们研究了风险贴水调整、更高阶移动平均自回归模型以及市场结构变动 和模型参数的演化等问题;对各种模型预测效果的评价结果表明,所构建的ARFIMAX 模型无可争议地占有绝对优势。而且,能够反映不对称性的模型要比不能反映此特性 的模型好,能够反映长期记忆特性的模型要比不能反映相应特性的模型好,说明不对 称性和长期记忆特性是波动率模拟和预测的关键因素。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:F832.5

【引证文献】
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1 周林;;股票波动率模拟及预测效果的实证研究[J];上海经济研究;2006年12期
2 周林;;股票波动率模拟及对中国市场预测效果的实证研究[J];数学的实践与认识;2009年03期
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1 彭若弘;实物期权波动率及价值对电信投资的影响研究[D];北京邮电大学;2011年
2 管河山;金融多元时间序列挖掘方法研究与应用[D];厦门大学;2008年
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1 孙小冬;中国股市股指收益结构性变点与波动性建模[D];山西财经大学;2011年
2 吕涛;沪深股市波动率研究[D];北方工业大学;2006年
【共引文献】
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1 徐永利;胡锡健;;四川农业总产值的预测与分析[J];安徽农学通报;2008年11期
2 张远为;;台商投资大陆对台湾地区经贸影响的实证研究[J];北方经济;2008年10期
3 刘莉亚,任若恩,马杰;对一种处理非稳定过程的计量方法的研究[J];北京航空航天大学学报(社会科学版);2001年04期
4 韩大平;;外商直接投资对山东经济增长影响的实证分析[J];边疆经济与文化;2008年03期
5 田梦飞;FDI对我国经济增长的实证分析[J];北京工商大学学报(社会科学版);2005年04期
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9 赵松山,白雪梅;对单整过程的认识[J];中国煤炭经济学院学报;2003年02期
10 李升江;;ARMA模型在预测船价指数中的应用[J];船舶工程;2007年06期
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1 毛建青;;影响高等教育规模的主要因素及其协整关系分析[A];2007年中国教育经济学年会会议论文集[C];2007年
2 潘海涛;;MCMC算法在时间序列中的应用[A];第八届中国不确定系统年会论文集[C];2010年
3 童光荣;刘星;;非均衡框架下中国房地产价格的实证分析[A];21世纪数量经济学(第7卷)[C];2006年
4 王健;杜勇宏;张晓峒;;季节虚假回归检验的一个新方法——SDW统计量的分布特征与检验功效[A];21世纪数量经济学(第5卷)[C];2004年
5 夏南新;;单整的迪基—福勒检验与菲利普斯—配荣检验比较[A];21世纪数量经济学(第5卷)[C];2004年
6 王耀东;高晓玲;;第三十二章 对中国货币政策的分析及评价:1978~2000[A];21世纪数量经济学(第3卷)[C];2002年
7 王红;童恒庆;;银行信贷、货币供应与通货膨胀的动态关系研究[A];21世纪数量经济学(第6卷)[C];2005年
8 江海峰;陶长琪;;DF模式下第三种单位根检验的Bootstrap检验研究[A];21世纪数量经济学(第14卷)[C];2013年
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1 陈海燕;面板数据模型的检验方法研究[D];天津大学;2010年
2 杨文杰;适应中国人口流动的财政政策优化研究[D];河北大学;2011年
3 鲁帆;基于协整理论的复杂动态工程系统状态监测方法应用研究[D];南京航空航天大学;2010年
4 孙音;流动性过剩、最优利率规则与通胀目标制:对中国货币政策的检验与冲击响应分析[D];东北财经大学;2011年
5 杨建新;企业家激励与约束机制研究[D];厦门大学;2001年
6 张涛;经济可持续发展的要素分析[D];中国社会科学院研究生院;2001年
7 金戈;经济转轨中的资本市场与货币政策传导机制[D];浙江大学;2002年
8 周英章;转型期中国货币政策的有效性及其提升途径[D];浙江大学;2002年
9 冉茂盛;中国金融发展与经济增长作用机制研究[D];重庆大学;2003年
10 林江辉;我国上市公司盈余预告披露研究[D];厦门大学;2003年
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1 闫鹏;中国股市指数与证券账户数目的关系[D];华东理工大学;2011年
2 李倩;民营高等教育与地区经济发展的互动关系研究[D];西南大学;2011年
3 宋雪琼;我国股票市场与宏观经济之间的协整分析[D];中南大学;2011年
4 段琼;陕西农村居民消费与经济增长关系实证研究[D];长安大学;2011年
5 赵芳芳;有关我国股指期货价格发现功能的实证分析[D];复旦大学;2011年
6 孔哲礼;棉花期货对新疆棉花产业的保障作用研究[D];石河子大学;2009年
7 刘月兰;新疆产业结构演进及效应分析[D];石河子大学;2008年
8 徐佳;中国对外贸易与经济增长关系的研究[D];西南政法大学;2011年
9 姜强英;股指期货对现货市场波动性影响的实证研究[D];山东大学;2011年
10 赵娜;突发负面事件对上市公司股份影响分析[D];西南交通大学;2011年
【同被引文献】
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1 周丽华,尤卫红;基于多元时间序列的Kn近邻预测模型[J];成都气象学院学报;1999年01期
2 李大伟,朱志军,陈金贤;A股H股收益率和波动率研究[J];财贸经济;2003年12期
3 龙敏;沈新华;郑莉;;高速公路经营权估价理论与方法综述[J];重庆交通大学学报(社会科学版);2007年03期
4 贺红波;杨洪明;竺琳;胡卫东;;电力市场发电投资的系统动力学模型[J];电力科学与技术学报;2008年01期
5 田峰;分形时间序列分析法在金融学中的应用[J];东北财经大学学报;2005年04期
6 李胜歌;张世英;;基于金融高频数据波动率计算方法的比较研究[J];中国地质大学学报(社会科学版);2008年01期
7 周志杰,胡昌华,韩晓霞;基于非平稳时间序列的陀螺漂移性能建模与预测方法研究[J];电光与控制;2005年03期
8 余世银,乐嘉锦,张 侃;数据挖掘可视化研究[J];东华大学学报(自然科学版);2001年02期
9 吴微,陈维强,刘波;用BP神经网络预测股票市场涨跌[J];大连理工大学学报;2001年01期
10 滕虎,王永胜,姚平经;时间序列神经网络动态建模研究[J];大连理工大学学报;2002年02期
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1 徐枫;风险投资决策评价中的实物期权理论方法研究[D];暨南大学;2003年
2 唐振鹏;基于期权博弈理论的企业技术创新投资决策研究[D];武汉理工大学;2003年
3 王达;时间序列数据挖掘研究与应用[D];浙江大学;2004年
4 温晓芳;实物期权在半导体产业投资决策中的应用[D];对外经济贸易大学;2004年
5 曹艳;期权理论及其在石油企业经营管理中的应用研究[D];大庆石油学院;2004年
6 赵明;技术创新的实物期权管理研究[D];复旦大学;2004年
7 夏晖;基于实物期权的技术创新扩散、竞争和交互模型研究[D];电子科技大学;2005年
8 卢方元;中国股市收益率波动性研究[D];西南交通大学;2005年
9 陈晓云;文本挖掘若干关键技术研究[D];复旦大学;2005年
10 黄超;基于特征分析的金融时间序列挖掘若干关键问题研究[D];复旦大学;2005年
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1 林海;中国股票市场价格波动率问题的实证研究[D];厦门大学;2001年
2 胡明;基于时间序列分析方法的中国股市预测性研究[D];福州大学;2003年
3 杨记军;股指收益与波动性——对中国股市的实证研究[D];四川大学;2003年
4 张勇;港口投融资决策系统动力学模型研究[D];大连海事大学;2004年
5 仲阳;基于ARCH族模型的上证综指日收益率波动特征研究[D];南京理工大学;2004年
6 刘强;中国股市波动性分析[D];电子科技大学;2006年
7 黄增来;投资决策模型在广西区电信公司企业管理中的应用[D];广西大学;2005年
8 李洋波;中国股市“政策市”的统计研究[D];湖南大学;2006年
9 钟任智;基于实物期权理论的房地产投资项目评估与决策研究[D];东南大学;2006年
10 宋珂;基于实物期权法的移动通信行业3G项目评价应用研究[D];重庆大学;2007年
【二级引证文献】
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1 郑振龙;陈志英;;中国股票市场和债券市场收益率动态相关性分析[J];当代财经;2011年02期
2 李俊功;;非参数GARCH模型对沪深股市的实证分析[J];东方企业文化;2011年10期
3 郭园园;王永茂;路秀玲;;美式期权的Black-Scholes的定价方法及鞅[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);2013年11期
4 温权;陈茜;刘力一;;基于改进相关系数聚类法的股票投资组合研究[J];财会通讯;2014年24期
5 薛襄稷;;基于GARCH(11)模型的股票价格指数波动性分析——以沪市为例[J];市场论坛;2009年07期
6 王琦;高岩;;基于欧式期权的Black-Scholes定价公式研究[J];上海第二工业大学学报;2007年04期
7 黄薏舟;;隐含波动率的信息含量及其在我国的应用[J];商业经济与管理;2011年07期
8 孟卫东;宋丽伟;阳军;;基于GARCH模型的沪深地产股波动性分析及预测[J];统计与决策;2010年12期
9 吴延姣;;地产业风险分析与防范研究[J];商;2013年15期
10 王宏涛;;基于GARCH族模型的中国股市通信板块收益率波动分析[J];沿海企业与科技;2010年12期
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1 康宇虹;孙德鹏;郜中华;;KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的实证研究[A];第三届(2008)中国管理学年会论文集[C];2008年
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1 张可;矩阵型灰色关联分析建模技术研究[D];南京航空航天大学;2010年
2 李成刚;基于定单流的证券投资策略研究[D];电子科技大学;2012年
3 董丁稳;基于安全监控系统实测数据的瓦斯浓度预测预警研究[D];西安科技大学;2012年
4 郭洪伟;消费者信心指数的研究[D];首都经济贸易大学;2012年
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1 陈曦;中国股市高频截面数据的概率分布及其时间相关性研究[D];华东理工大学;2011年
2 刘瑛慧;基于粗糙集理论的数据挖掘技术在时序信号分析系统中的应用[D];大连交通大学;2010年
3 张文博;基于混沌动力学的黄金价格时序研究[D];兰州大学;2011年
4 江求川;沪深股市波动率特征及其与交易量关系研究[D];华中科技大学;2010年
5 孙传朋;我国股票市场波动的计量经济分析[D];青岛理工大学;2010年
6 付芳萍;基于信息熵及粒子群优化算法的模糊时间序列预测模型研究[D];昆明理工大学;2011年
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8 唐璐;中国股票市场行业指数波动特性研究[D];西南交通大学;2008年
9 薛荣敏;涨跌停板制度对沪深股市的影响研究[D];北方工业大学;2009年
10 侯燕明;基于ARCH类模型的我国股票市场波动性研究[D];江苏大学;2008年
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1 刘伟;我国股票市场与经济波动关系实证研究[D];中国海洋大学;2005年
2 周丽华;多变量控制图的研究及其在股票市场中的应用[D];暨南大学;2006年
3 杨宁琳;证券投资基金对中国股票市场价格波动性的影响[D];兰州商学院;2008年
4 李海奇;基于小波方法的中国股票市场波动多尺度研究[D];湘潭大学;2007年
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