基于状态空间HAR-RV-RS模型的中国股市波动率预测

吴鑫育; 王海运

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文章以高频数据下异质自回归(HAR)模型为基础,将模型的部分参数进行时变化处理,利用卡尔曼滤波方法进行参数估计,并引入新的要素——已实现的偏度(RS)作为新解释变量,构造状态空间HAR-RV-RS模型,进行波动率预测研究。文章分别选取了上证综指和深证成指3410个交易日的五分钟高频数据,通过样本内参数估计和样本外滚动时间窗预测,结合损失评价函数与HAR-RV、状态空间HAR-RV进行模型比较。实证研究表明,参数时变化和加入RS后的状态空间HAR-RV-RS模型预测效果有显著提升。

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来源
《合肥工业大学学报：社会科学版》 |2021年第4期|10-19|共10页
作者
吴鑫育; 王海运;
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作者单位

安徽财经大学金融学院;

安徽蚌埠233030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金融市场;
关键词
波动率预测; 已实现波动率; 已实现偏度; HAR-RV模型; 状态空间HAR-RV-RS模型;

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