【摘 要】
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以HAR-RV、HAR-RV-J、HAR-RV-CJ和HAR-RV-TCJ模型为基础,结合马尔科夫状态转换机制,构建了四种新的马尔科夫状态转换高频波动率模型。同时,用沪深300股指期货的高频数据,运用
【机 构】
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西南交通大学经济管理学院,西南财经大学金融智能与金融工程四川省重点实验室,
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以HAR-RV、HAR-RV-J、HAR-RV-CJ和HAR-RV-TCJ模型为基础,结合马尔科夫状态转换机制,构建了四种新的马尔科夫状态转换高频波动率模型。同时,用沪深300股指期货的高频数据,运用滚动时间窗的样本外预测方法和信度设定检验(Model Confidence Set,MCS),分析了四种新模型对未来波动率的预测能力。实证结果表明,总体上,四种新的马尔科夫状态转换模型比原有波动率模型具有更好的预测表现;在众多波动率模型里,MS-HAR-RV-TCJ模型具有更高的预测精度。然而,实务界常用的低频波动率模型(如GARCH等)的预测能力表现得并不突出。
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