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J4  2010, Vol. 7 Issue (6): 936-    DOI:
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中国股票市场的最优波动率预测模型研究——基于沪深300指数高频数据的实证分析
魏宇
西南交通大学经济管理学院
Optimal Volatility Predicting Models for Chinese Stock Market: Empirical Study on Highfrequency data of CSI300 Index
 WEI Yu
Southwest Jiaotong University, Chengdu, Chin

全文: PDF (183 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

以沪深300指数的高频数据为例,采用滚动时间窗的样本外预测以及SPA检验法,对比了基于日收益数据的历史波动率模型和基于高频数据的实现波动率模型的预测能力。主要实证结果显示,实现波动率模型以及加入附加解释变量的扩展随机波动模型是预测精度最高的波动模型,但在学术界和实务界流行的GARCH及其扩展模型对我国A股市场波动的预测能力较差。

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魏宇
关键词 沪深300指数实现波动率随机波动模型GARCH模型SPA检验    
Abstract

Taking highfrequency data of CSI300 index as example, the outofsample volatility predictions and a SPA test are used to evaluate the predicting ability for different historical volatility models and realized volatility models.The empirical results show that realized volatility model and the extended SV model are superior to other models. However the GARCH model and its extended type, which is popular in financial academe and practice, perform the worst for volatility predicting of Chinese A-share market.

Key wordsCSI300 index    realized volatility    SV model    GARCH model    SPA test   
收稿日期: 2009-04-13     
基金资助:

国家自然科学基金资助项目(70501025,70771097);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET080826);教育部创新团队发展计划资助项目(PCSIRT0860);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU09ZT32,SWJTU09CX088)

通讯作者: 魏宇(1975~),男,四川攀枝花人。西南交通大学(成都市 610031)经济管理学院副教授,博士。研究方向为金融工程。     E-mail: weiyusy@126.com
引用本文:   
魏宇. 中国股票市场的最优波动率预测模型研究——基于沪深300指数高频数据的实证分析[J]. J4, 2010, 7(6): 936-. WEI Yu. Optimal Volatility Predicting Models for Chinese Stock Market: Empirical Study on Highfrequency data of CSI300 Index. J4, 2010, 7(6): 936-.
链接本文:  
http://manu68.magtech.com.cn/Jwk_glxb/CN/     或     http://manu68.magtech.com.cn/Jwk_glxb/CN/Y2010/V7/I6/936
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