基于高频金融数据的已实现波动率研究.pdf

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1、摘要摘要度量和预测资产价格的波动在金融经济的多个领域起着关键的作用，包括风险度量,证券投资组合管理以及期权定价。信息量丰富的高频资产数据已经激发了学术界对于波动率进行估计和预测。为了更深刻的理解金融市场，基于高频金融数据的波动率研究更具有价值和意义。本文基于高频金融数据，结合已实现方法与最邻近截尾的思想，针对金融资产收益率的波动进行了分析研究，构建了积分波动率的一种新的估计量——三项最小值已实现波动(TMinRV)。其主要工作及创新点如下：1总结了高频领域的几类经典已实现波动率如已实现波动(RV)、已实现双幂变差(RBV)、已实现极差(RRV)，并且从理论与实证两方面进行了对比

2、研究。2采用非参数方法构建了三项最小值已实现波动(TMinRV)，这是本文的创新之处。首先给出了三项最小值已实现波动率(TMinRV)的定义，然后给出了一系列引理，继而以定理的形式给出了该估计量的相合性及跳存在情况下所遵循的相应的渐近分布理论。最后通过随机模拟和实证两方面对所提出的TMinRV的统计特征进行了理论证明和实证分析,研究表明TMinRV能够更好地消除价格跳跃带来的波动，TMinRV的有效性及稳健性优于TMinRV和MedRV及其他几类积分波动估计量，它能够更加准确的估计金融资产收益的波动。3在三项最小值已实现波动率(TMinRV)基础上，将最邻近截尾的理论应用到了一

3、般的积分幂变差，提出了三项最小值一般幂变差(TMinPV)。然后对三项最小值一般幂变差(TMinPV)的相合性及渐近分布理论进行研究。关键词：高频金融数据；已实现波动；三项最小值已实现波动；积分波动率；稳健性IAbstractAbstractForecastingandmeasuringthethevolatilityoffinancialassetreturnsplaysaveryimportantroleinmanyareasoffinancialeconomics,includingriskmanagement,portfoliomanagementandtheprici

4、ngofderivatives.Theincreasinginformationofhighfrequencyfinancialassetpricedatahastriggeredalargenumberofscholarstoestimateandforecastdailyvolatility.Tounderstandthefinancialmarket,itisvaluableandmeaningfultostudyvolatilitybasedonhighfrequencyfinancialdata.Thispapermakesaresearchonvolatilityo

5、ffinancialassetreturns,providesanoveljump-robustestimatorbasedonhigh-frequencyfinancialdatacombingtherealizedmethodandnearestneighbor-truncation,whichisnamedthirdminimumrealizedvolatility(TMinRV).Themainworkandinnovationofthispaperareorganizedasfollows:Firstly,Isummarizeseveralkindsoftypical

6、realizedvolatilitiessuchasrealizedvolatility,realizedbipowervariation,realizedrange-basedvolatility.Wecomparethemonthetheoryandempiricalstudy.Secondly,thispaperprovidesanovelestimatorofintegratedvariancebytheuseofnon-parametricmethod,whichisthemaininnovationifthispaper.Wepresentthedefinition

7、TMinRV,provetheconsistencyandanasymptoticlimittheoryinthepresenceofjumpsbyaseriesoflemmas.ThestochasticsimulationandempiricalanalysisonthestatisticalpropertyofTMinRVshowsthatTMinRVcaneliminatetheinfluenceofpricejumpsmoreeffectivelyandestimateassetr