高頻數(shù)據(jù)Realized GARCH Copula模型構(gòu)建及相關(guān)性測度.pdf

1、近年來，隨著經(jīng)濟全球化進程的不斷推進，世界金融格局產(chǎn)生了巨大的變遷，同時，潛在的金融風(fēng)險也在逐步釋放。在中國明顯的表現(xiàn)是2015年A股市場的劇烈動蕩，且作為中國資本市場對外開放史上的里程碑事件，“滬港通”的運行和不久前“深港通”的啟動也引發(fā)了市場波動和投資等一系列風(fēng)險，這再次提醒了廣大投資者和監(jiān)管機構(gòu)，風(fēng)險管理和金融市場相關(guān)性在金融市場的研究中有著不可忽視的重要地位。
　　對市場波動率的研究一直占據(jù)著風(fēng)險管理領(lǐng)域的重要位置，隨著金

2、融高頻數(shù)據(jù)的可得性越來越強，基于高頻數(shù)據(jù)的已實現(xiàn)測度成為波動率研究的熱點問題?；谶@種情況，本文對Realized GARCH模型形式進行了推廣，將其推廣到厚尾分布的情形，并與傳統(tǒng)的GARCH類模型進行對比。同時，考慮到不同的已實現(xiàn)測度的選取對模型效果的影響，采用四組具有層次性的高頻數(shù)據(jù)已實現(xiàn)測度，構(gòu)成對尾部風(fēng)險度量的對比模型。在比較尾部風(fēng)險度量的效果時，采用VaR效果和兩個在金融市場風(fēng)險管理視角下的損失函數(shù)，進一步提高模型比對結(jié)果的穩(wěn)

3、健性。對于市場間的相關(guān)性測度，本文建立Realized GARCH Copula模型，該模型采用推廣的Realized GARCH模型作為邊緣分布函數(shù)從而整合高頻數(shù)據(jù)中蘊含的更多的波動信息，利用t-Copula函數(shù)擬合市場間的相關(guān)性從而刻畫其相關(guān)結(jié)構(gòu)。
　　基于深證指數(shù)和恒生指數(shù)高頻數(shù)據(jù)的實證結(jié)果表明，基于t分布的Realized GARCH模型的風(fēng)險度量效果與傳統(tǒng)的GARCH類模型相比更好;不同的已實現(xiàn)測度的納入對Realize