幾類RealGARCH模型的波動率與VaR測度——基于滬深300股指期貨的實證分析.pdf

1、金融市場波動性的研究在經(jīng)濟和金融領域一直占據(jù)重要地位，金融風險的危害性已越來越被重視，金融風險評估及其定量分析已成為風險管理的核心。隨著高頻數(shù)據(jù)的可得性越來越強，基于高頻數(shù)據(jù)的已實現(xiàn)波動測度成為波動率研究的前沿問題，而如何用已實現(xiàn)波動測度更好地分析中國股指期貨波動率尚待檢驗?；谶@種情況，本文對RealGARCH模型形式進行了拓展，并引入多種非參數(shù)方法實現(xiàn)模型估計，基于幾類不同的RealGARCH模型對高頻環(huán)境下的滬深300股指期貨波動

2、率與風險測度進行了比較研究。
　　本文突破傳統(tǒng)的低頻GARCH族模型限制，基于5分鐘高頻數(shù)據(jù)對我國滬深300股指期貨的波動率與VaR進行測度。首先，用參數(shù)RealGARCH模型對滬深300股指期貨收益率進行了波動率和VaR(ES)測度;其次，將RealGARCH模型推廣至多種半?yún)?shù)形式并參考半?yún)?shù)法和分位數(shù)回歸給出了對應算法，實現(xiàn)了波動率和VaR測度;然后，進一步將RealGARCH模型推廣至多元情形，應用于投資組合風險測度;最后

3、，基于不同的損失函數(shù)，分別從波動率和VaR測度結果對不同模型進行了測度效果比較與評價。
　　基于相關理論介紹與實證分析，本文對滬深300股指期貨的實證分析顯示，各模型在對不同收益率建模時結果差異較大。參數(shù)RealGARCH模型中，無論正態(tài)分布還是非正態(tài)分布下都是RealGARCH(RV)的波動率測度效果最好。半?yún)?shù)RealGARCH模型中，波動方程半?yún)?shù)的RealGARCH的波動率測度效果最好。各種方法綜合來看，簡單對數(shù)線性Rea