【摘 要】
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本文以具有代表性的9个中国股市指数的高频价格和每日收盘价(时间窗口是2013年至2018年)作为数据源,比较广义自回归条件异方差模型(简称GARCH模型,下同)和high-frequency-bas
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本文以具有代表性的9个中国股市指数的高频价格和每日收盘价(时间窗口是2013年至2018年)作为数据源,比较广义自回归条件异方差模型(简称GARCH模型,下同)和high-frequency-basedvolatilitymodels(简称HEAVY模型,Shephard和Sheppard(2010),下同)的预测精度.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估计,样本外数据用于模型预测.然后通过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检验统计量判定两个模型优劣的显著性.结果是HEAVY模型整体比GARCH模型预测效果要好.
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