【摘 要】
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本文基于能将已实现波动率过程的两大主要特征，粗糙性和长记忆性(或高持续性)，进行分解并建模的两个半平稳布朗(BSS)过程(Power-BSS过程和Gamma-BSS过程)，提出了一个新的Power-c-BSS过程。它对记忆性参数β的参数估计误差更为稳健，克服了Power-BSS过程的预测结果对记忆性参数的估计误差过于敏感的缺点，同时继承了Power-BSS过程相对于Gamma-BSS过程能直接估计
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本文基于能将已实现波动率过程的两大主要特征，粗糙性和长记忆性(或高持续性)，进行分解并建模的两个半平稳布朗(BSS)过程(Power-BSS过程和Gamma-BSS过程)，提出了一个新的Power-c-BSS过程。它对记忆性参数β的参数估计误差更为稳健，克服了Power-BSS过程的预测结果对记忆性参数的估计误差过于敏感的缺点，同时继承了Power-BSS过程相对于Gamma-BSS过程能直接估计记忆参数的优势。本文用大量的模拟结果说明，Power-c-BSS过程在进行短期(1日)波动率预测时的表现远优于Power-BSS过程；并以中国上证50指数的高频数据估计的已实现方差过程为例，用实证结果验证了该结论，并发现相对于其他各类预测模型，Power-c-BSS过程在波动率的短期预测方面显示出了明显的优越性，且这一点在MSE和QLIKE两种风格的损失函数下都成立。
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