【摘 要】
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本论文选取3类（9个）经典模型预测中国10个代表性股指的波动率,三类模型分别为广义自回归条件异方差模型（简称GARCH模型）和high-frequency-based volatility models(简称HEAVY模型,Shephard和Sheppard（2010）[56])以及Realized GARCH模型(Hansen等（2012）[45])。GARCH族模型包含一般型（GARCH1）、
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本论文选取3类（9个）经典模型预测中国10个代表性股指的波动率,三类模型分别为广义自回归条件异方差模型（简称GARCH模型）和high-frequency-based volatility models(简称HEAVY模型,Shephard和Sheppard（2010）[56])以及Realized GARCH模型(Hansen等（2012）[45])。GARCH族模型包含一般型（GARCH1）、单位根型（GARCH2）,目标再参化型（GARCH3）和杠杆型（GARCH4）四种。HEAVY族模型包含一般型（HEAVY1）、目标再参化型（HEAVY2）、单位根型（HEAVY3）和杠杆型（HEAVY4）四种,Realized GARCH模型只选择了对数型。高频价格（时间窗口是2013年至2018年）作为数据源,计算去跳跃后的已实现方差。实证中首先把整体数据源分为样本内数据和样本外数据,样本内数据用于参数拟合估计,采用拟似然函数估计法进行一致性估计,样本外数据用于预测。然后通过高斯损失函数计算损失值,损失函数值越小,则模型的预测效果越好。最后通过Diebold-Mariano检验统计量(Diebold和Mariano（1995）[35])判定两个模型预测优劣的显著性。为了使预测模型比较更加全面稳健,交易价格的频率分成5分钟、10分钟和15分钟三类,预测步长分为一天、一周、两周三种类型。结果是HEAVY族模型整体较显著地比GARCH族模型预测效果好,显著地比Realized GARCH模型预测效果好,GARCH族模型的预测能力比Realized GARCH模型稍微显著的好。细分来看,杠杆效应方面,GARCH4模型和Realized GARCH模型预测能力都比HEAVY4模型显著的好;单位根方面,HEAVY3模型比GARCH2模型更有优势,较为显著;目标再参化方面,HEAVY2模型的预测能力比GARCH3模型较好一些,显著性不强。本论文创新之处在于使用了HEAVY模型对中国股市的波动性进行了研究,并与另两类经典的波动率预测模型GARCH族模型和Realized GARCH模型进行了比较。
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