【摘 要】
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运用五个交易日的股指期货高频数据（每秒两笔）,本文主要研究了沪深300股指期货日内波动率特征并对日内波动率预测。研究发现高频股指期货日内收益率有明显的波动率聚集和条件异
【机 构】
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哈尔滨工业大学深圳研究生院、城市规划与管理学院,前海金融控股有限公司博士后创新实践基地
【基金项目】
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深圳市科技创新委员会知识创新计划项目“基于高频数据的证券市场动力学及其应用研究”资助(JCYJ20140417173156101)
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运用五个交易日的股指期货高频数据（每秒两笔）,本文主要研究了沪深300股指期货日内波动率特征并对日内波动率预测。研究发现高频股指期货日内收益率有明显的波动率聚集和条件异方差现象,但无尖峰厚尾现象,收益率序列分布符合有偏正态分布。因此,我们对时间序列建立了最优的ARMA-GARCH-SN模型,并对模型拟合充分性做了验证,拟合结果发现ARMA（1,2）-GARCH（1,1）-SN模型基本能够刻画股指期货高频日内波动特征,条件方差所受的冲击具有很强的持续性、日内波动也具有长记忆性,最后我们还利用自助法对高频股指
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