区分大,小跳跃的已实现波动模型及其预测精度评价

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1、区分大、小跳跃的已实现波动模型及其预测精度评价瞿慧基金项目:国家自然科学基金项目(71201075);江苏省自然科学基金面上项目(BK2011561);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120091120003);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目。作者简介:瞿慧(1981-),女,江苏南通人,汉族,毕业于美国康奈尔大学,获博士学位,现任南京大学工程管理学院副教授,研究方向:金融工程。通讯地址:南京市汉口路22号南京大学工程管理学院,210093。联系电话:13951604813。电子邮件地址:linda59qu@nju.

2、edu.cn,周慧(南京大学工程管理学院,江苏南京210093)摘要:运用日内高频价格估计金融资产每日波动,并将其区分为具有不同统计特性的连续与跳跃成分。考虑到不同规模的跳跃可能对应于不同的风险源并具有不同的时间序列特征,提出在已实现波动HAR-RV-J模型和HAR-RV-CJ模型基础上,选择合适的阈值,将跳跃波动进一步细分为大跳跃与小跳跃,构建区分大、小跳跃的HAR-RV-J-BS和HAR-RV-CJ-BS模型。使用沪深300指数5分钟高频价格的滚动窗一步外推预测以及SPA检验表明,在9种常用损失函数下,HAR-RV-CJ-BS模型对

3、短期、中期、长期已实现波动的预测能力均较HAR-RV-CJ模型有明显提升,HAR-RV-J-BS模型对短期和中期已实现波动的预测能力均较HAR-RV-J模型有明显提升;在其中7种损失函数下,HAR-RV-J-BS模型对长期波动的预测能力也有明显改善;总体来看,HAR-RV-CJ-BS模型对于沪深300指数短期、中期、长期波动均有最强的预测能力。关键词:大、小跳跃;已实现波动;HAR模型;样本外预测;SPA检验中图分类号:F830.9Separatingbigandsmalljumpsinmodelingrealizedvolatilit

4、yandtheforecastperformanceevaluationusingSPAtestsQUHui,ZHOUHui(SchoolofManagementandEngineering,NanjingUniversity)ABSTRACT:Intradayhigh-frequencypricesareusedtoestimatethedailyvolatilityoffinancialassets,whichisthenseparatedintothecontinuousandjumpcomponents.Consideringt

5、hatjumpsofdifferentsizesmightcorrespondtodifferentrisksourcesandthushavedifferenttimeseriescharacteristics,weproposetoselectappropriatethresholdthatseparatesjumpvolatilityintobigjumpsandsmalljumps,andthenimprovetheHAR-RV-JmodelandtheHAR-RV-CJmodeltotheHAR-RV-J-BSmodeland

6、theHAR-RV-CJ-BSmodel,respectively.One-step-aheadout-of-sampleforecastperformanceevaluationusingCSI300index’sfive-minutehigh-frequencypricesandSPAtestsindicatesthat,theHAR-RV-CJ-BSmodelsignificantlyimprovestheshort-term,middle-termandlong-termforecastperformanceoftheorigi

7、nalHAR-RV-CJmodel,theHAR-RV-J-BSmodelsignificantlyimprovestheshort-termandmiddle-termforecastperformanceoftheoriginalHAR-RV-Jmodel,regardlessofthelossfunctionspecified;theHAR-RV-J-BSmodelalsosignificantlyimprovesthelong-termforecastperformanceoftheHAR-RV-Jmodelwhenevalua

8、tedbysevenoutoftheninecommonlyadoptedlossfunctions.Overall,theHAR-RV-CJ-BSmodelhasthebestout-of-samplef

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