HAR類已實現波動率模型及其在中國股票市場中的應用研究.pdf

1、股票市場的波動率以及相關特征的研究，是國內外金融學者和業(yè)界金融從業(yè)者研究金融風險度量、金融資產定價、金融衍生品定價等金融實務問題的基礎。定量分析這些實務問題，其前提是對資產波動率進行準確的度量和預測。因此，資產波動率的度量和預測一直是金融學者關注和研究的熱點。近年來，隨著通訊技術及計算機的使用和普及，在很大程度上降低了金融交易數據的記錄和存儲成本，從而使得金融高頻交易數據日益成為研究金融資產波動率的重要手段。Anderson和Bolle

2、rslev(1998)運用日內高頻數據計算的已實現波動率，相比傳統的資產波動率度量模型，對股票市場波動率的度量精度更高。因此，本文從已實現波動率的角度，通過構建新的已實現波動率模型來研究中國股票市場的波動率。
　　 本文首先介紹已實現波動率的基本理論，以及分析中國股票市場已實現波動率的特征。然后，考慮隔夜收益方差，對現有的HAR-RV和HAR-CJ模型進行改進，構建新的HAR-ARV和HAR-CJ模型;并在新的HAR-CJ模型的

3、基礎上，加入投資者的行為偏差因素（動量效應），構建了HAR-CJ-M模型。接著，以中國股票市場滬深300指數的5分鐘高頻數據為研究樣本，對HAR-ARV模型、HAR-CJ模型和HAR-CJ-M模型進行參數估計，再使用這三個模型的其他兩種常用的表達形式、選擇不同的樣本長度和選擇不同的參考價格（HAR-CJ-M模型的研究）對三個模型的參數估計結果進行穩(wěn)健性檢驗。最后，運用損失函數法比較這三個模型對中國股票市場未來調整已實現波動率的預測能力。

4、
　　 研究結果表明:中國股票市場已實現波動率存在明顯的尖峰厚尾性、右偏性、跳躍性和長記憶性特征;HAR-RV模型、HAR-CJ模型和HAR-CJ-M模型的構建具有較強的理論支撐，且它們適用于中國股票市場的已實現波動率的研究。其中，HAR-ARV模型的估計結果證實了中國股票投資者異質性的存在，與Müller等(1993)提出的“異質市場假說”理論相吻合。HAR-CJ模型和HAR-CJ-M模型的估計結果可以看出中國股票市場中歷史的

5、連續(xù)樣本路徑方差成分對未來波動率有一定的預測作用，而歷史的離散跳躍方差成分的預測能力很弱，同時從HAR-CJ-M模型的估計結果中，發(fā)現不同期限（日、周和月）的動量效應因素（資本利得突出量）的系數大多都顯著，說明中國股票市場中各類投資者的這一非理性行為對未來的波動率有一定的預測作用。另外，本文的研究還表明:HAR-RV模型、HAR-CJ模型和HAR-CJ-M模型對中國股票市場波動率有不錯的預測能力，而加入動量效應因素的HAR-CJ-M模型