【摘 要】
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传统随机波动模型(SV模型)仅从宏观基本面角度揭示潜在波动的随机性.本文基于原始SV模型——混合分布假设模型(MDH模型),建立了更加一般化的两因素随机波动理论模型,并赋予每
【出 处】
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中山大学第三届全国金融学博士生论坛
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传统随机波动模型(SV模型)仅从宏观基本面角度揭示潜在波动的随机性.本文基于原始SV模型——混合分布假设模型(MDH模型),建立了更加一般化的两因素随机波动理论模型,并赋予每个波动因素新的经济意义解释.即波动随机性不仅来源于传统意义的随机信息到达过程因素,而且来源于市场微结构的随机流动性因素.基于理论分析,本文使用中国沪深两市高频数据和日数据进行了校准分析,其校准结果与理论保持一致.并发现波动与信息到达过程和流动性风险都成正相关.最后,本文使用有效矩估计方法(EMM)比较了两因素SV模型和传统SV模型,其模型拟合统计量显示前者绝对优于后者;其得分t比率表明宏观因素主要控制波动的持久性,而市场微结构的流动性因素控制波动的厚尾性.本文理论与实证结论有助于激发深入研究波动随机来源结构,并对风险管理、资产定价和资产配置理论具有重要意义.
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