【摘 要】
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波动率建模是金融风险管理、期权期货等衍生产品定价领域的核心难点问题。随着信息采集技术的发展，金融高频/超高频数据获得的成本大大降低，基于日内高频数据非参数方法计算的已实现测度在波动率研究中占据着越来越重要的地位。实证证明，基于高频数据已实现测度的Realized GARCH模型能够有效提高波动率预测精度，正逐渐取代传统低频GARCH类模型成为新一轮国内外研究的热点。 本文以上证50ETF从201
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波动率建模是金融风险管理、期权期货等衍生产品定价领域的核心难点问题。随着信息采集技术的发展，金融高频/超高频数据获得的成本大大降低，基于日内高频数据非参数方法计算的已实现测度在波动率研究中占据着越来越重要的地位。实证证明，基于高频数据已实现测度的Realized GARCH模型能够有效提高波动率预测精度，正逐渐取代传统低频GARCH类模型成为新一轮国内外研究的热点。
本文以上证50ETF从2014年至2017年4年的高频数据为研究对象，建立Realized GARCH模型，将数据分为样本内区间和样本外区间，对上证50ETF的波动率和VaR预测进行实证研究。原理主要包括比较样本内和样本外似然函数值确定最优模型，通过比较波动率预测的损失函数值对预测能力进行评价，以及通过Kupiec LR检验对各模型VaR的一步滚动预测结果进行有效性评价。
本文在实证过程中引入了多种模型进行对比论证，先通过比较1分钟、3分钟、5分钟及10分钟四种不同采样频率下的Realized GARCH模型估计，确立了5分钟为高频数据最优采样频率。然后将Realized GARCH模型的残差设定拓展到学生T分布和偏T分布来解决收益率和波动率厚尾分布的问题。此外，本文还纳入了RV、BPV、MedRV多种已实现测度来提高波动率的稳健估计。最后，通过半似然函数值对比、Kupiec LR检验对比，证明Realized GARCH模型相对于传统低频GARCH、EGARCH、GJRGARCH，拟合能力大大提高。
实证结果证明，Realized GARCH相对于传统类GARCH能较高地提高波动率预测及VaR度量的能力，其中使用偏T分布对Realized GARCH模型改进最大，改进已实现测度也能提高模型预测的精准度，但是没有厚尾分布设定改进结果显著。
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