时变参数异质自回归模型的构建及风险预测研究

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波动率是进一步构建投资组合和风险管理等相关研究的基础,如何提高金融市场波动率预测精度是国内外学界和实务界广泛探讨的话题。相较于日数据等低频数据而言,日内高频交易数据包含了更丰富的市场信息,更大限度地反映了资产价格的真实波动情况。随着计算机技术的不断发展,金融市场高频交易数据的存储和运用能力日益提升,越来越多的日内高频交易信息得以用于研究和实践之中,这为利用高频数据开展波动率相关研究提供了便利。近年来,已实现波动率(Realized Volatility,RV)是如何充分利用金融资产高频交易信息,以便更充分揭示日内交易信息对其波动率影响的代表性理论。该理论避免了传统GARCH模型、SV模型对信息利用的不足,同时兼具计算简便、无偏估计等优点。在此背景下,本文从高频数据视角,借助已实现波动率相关理论对我国股票市场展开研究。一方面,充分挖掘我国股票市场“跳跃”、“非对称”波动等日内交易信息对已实现波动率进行拟合,并将参数估计的时变特征纳入研究范围,从而构建新颖的具有时变特征的已实现波动率预测模型。另一方面,进一步探讨波动率在风险预测之中的应用,并具体结合极值理论对我国股票市场的风险预测展开实证分析。本文同时以香港恒生指数和沪深300指数作为研究样本,分别代表成熟市场和新兴市场,以便分析研究结果具有稳健性和普适性。本文以2005年1月1日至2017年12月31日间的沪深股市及香港股市5分钟交易数据为具体研究对象。这一样本区间包含了股价剧烈上涨、下降及缓慢变动等不同的股票价格变化情形,所得出的研究结论更具有稳健性。本文的主要研究内容如下:首先,构建了包含“跳跃”、“非对称”波动等日内丰富交易特征的HAR-CSJ模型。考察我国股票市场作为新兴市场,其波动更为频繁和剧烈的实际情况,利用严格的统计方法对我国股票市场的“跳跃”情况进行识别和计量,并将“不对称”波动特征等进行综合考虑,根据半方差理论构建了包含更多日内交易信息的HAR-AJ、HAR-SJ、HAR-CSJ模型。同时,本文将所构建的HAR模型与现有经典的传统类HAR族模型,即基础的HAR模型、连续成分的HAR-C模型、对RV分解为正的和负的两个部分并据此进行建模的HAR-S模型,以及对日、周和月RV进行全部分解并据此建立的HAR-SA模型等多种模型进行对比分析。因此,本文讨论的传统模型有HAR、HAR-J、HAR-C、HAR-S、HAR-SA、HAR-AJ、HAR-SJ、HAR-CSJ等8个模型。实证结果表明,本文充分挖掘“跳跃”、“非对称”波动信息所构建的HAR-CSJ模型相比其他传统模型具有重要的优势。在对我国股票市场的RV建模分析过程中,考虑了跳跃符号的HAR-CSJ模型优于本文所对比的HAR、HAR-J、HAR-C、HAR-S、HAR-SA、HAR-AJ、HAR-SJ模型,这说明了检验后的跳跃成分和符号跳跃对RV的刻画最为重要。其次,构建了新颖的放松传统HAR族模型中固定参数约束的HARQ族模型。放松传统HAR类模型中的固定参数约束条件,赋予参数估计方差的时变特性,引入参数时变特征的RV拟合思路对传统的高频波动率模型进行改进,采用新颖的HARQ理论方法对本文深入挖掘“跳跃”、“非对称”波动等丰富日内交易信息所构建的HAR模型和所对比的现有经典HAR族模型进行升级,构建了具有时变特征的HARQ族模型。本文对HAR、HAR-J、HAR-C、HAR-S、HAR-SA、HAR-AJ、HAR-SJ、HAR-CSJ共8种模型,分别升级为具有时变参数特征的HARQ、H-SQ、H-SAQ、H-CQ、H-JQ、H-AJQ、H-SJQ和H-CSJQ模型。实证发现,无论是沪深股票市场还是较为成熟的香港股票市场,两者的时变参数项均显著,HARQ族模型对我国股票市场的拟合效果优于HAR族模型的拟合效果。同时,对数形式的Log(RQ)对时变参数的刻画具有最佳效果,H-CSJQ模型是所对比的模型之中表现最优异的模型。最后,构建了综合HARQ方法与极值理论的我国股票市场的动态VaR预测模型。在HARQ模型对高频数据已实现波动率拟合基础上,本文结合具有刻画极端波动能力的极值理论构建了HARQ-EVT-VaR模型,据此对沪深及香港股市的VaR展开实证研究,并应用具有稳健分析能力的条件覆盖检验方法(Conditional Coverage,CC)对各模型所预测的VaR的准确性进行计量分析,从而判断各模型之间的优劣。实证结果表明,在HARQ模型的基础上,应用刻画极端波动能力的极值理论对我国股票市场动态风险具有稳健的预测能力。其中HAR-CSJQ-EVT-VaR模型是对我国股票市场VaR预测对比分析中表现最佳的模型。本文从高频数据视角探讨我国股票市场的已实现波动率,并从理论和实证角度展开了详细分析。首先,充分挖掘我国股票市场的“跳跃”、“非对称”波动等信息构建HAR族模型,并与已有的经典的HAR族模型进行了对比分析。其次,进一步运用近年来新颖的HARQ族模型对其进行升级,放松传统模型之中的固定参数约束,使之具有时变参数特征,进而提高对已实现波动率的拟合效果。最后,在HARQ模型基础上结合极值理论构建了HARQ-EVT-VaR模型,并预测了我国股票市场所面临的动态风险。本文研究取得了一系列有益的结论,相关的研究方法和研究结论对我国股票市场的投资者和相关管理部门具有重要的参考价值。
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