【摘 要】
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近年来,越来越多的研究聚焦于使用不同形式的异质自回归（HAR）族模型对金融资产收益的波动率进行预测。众多文献记录了相关研究领域的进展与突破。大多数HAR族模型将滞后阶数项固定在（1,5,22）,分别用于反映波动率中每日、每周及每月的组成成分。本文建议将OLS post-LASSO方法应用到HAR族模型中,用以考虑更为灵活的异质波动成分。使用该方法后的新模型（OLHAR）与传统HAR族模型的显著区别
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近年来,越来越多的研究聚焦于使用不同形式的异质自回归（HAR）族模型对金融资产收益的波动率进行预测。众多文献记录了相关研究领域的进展与突破。大多数HAR族模型将滞后阶数项固定在（1,5,22）,分别用于反映波动率中每日、每周及每月的组成成分。本文建议将OLS post-LASSO方法应用到HAR族模型中,用以考虑更为灵活的异质波动成分。使用该方法后的新模型（OLHAR）与传统HAR族模型的显著区别在于:在建模时考虑更为灵活的预测因子滞后阶数,而非将其固定于（1,5,22）。由基于数据的OLS post-LASSO方法选出的OLHAR模型的滞后阶数项会因标的金融序列及其预测范围的变化而发生变化。本文将OLHAR模型运用于标准普尔500指数ETF、芝加哥期权交易所波动率指数以及在纳斯达克交易所交易的107支个股的高频数据的波动率的预测中。实证结果表明,让HAR族模型拥有更为灵活的异质波动成分而非简单将其设定为传统形式可以提高金融资产收益波动率预测行为的准确性。
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