【摘 要】
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文章运用日内高频价格估计金融资产每日波动,并将其区分为具有不同统计特性的连续与跳跃成分。考虑到不同规模的跳跃可能对应于不同的风险源并具有不同的时间序列特征,提出在
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文章运用日内高频价格估计金融资产每日波动,并将其区分为具有不同统计特性的连续与跳跃成分。考虑到不同规模的跳跃可能对应于不同的风险源并具有不同的时间序列特征,提出在已实现波动HAR-RV-J模型和HAR-RV-CJ模型基础上,选择合适的阈值,将跳跃波动进一步细分为大跳跃与小跳跃,构建区分大、小跳跃的HAR-RV-J-BS和HAR-RV-CJ-BS模型。使用沪深300指数5分钟高频价格的滚动窗一步外推预测以及SPA检验表明,HAR-RV-CJ-BS模型对于沪深300指数短期、中期、长期波动均有最强的预测能力。
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