【摘 要】
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选取上证50ETF期权数据,利用信息含量的比较方法,对广义自回归条件异方差(GARCH)模型、Black⁃Scholes(B⁃S)隐含波动率模型、无模型、异质自回归波动率(HAR⁃RV)模型和“短
【基金项目】
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国家自然科学基金(11871010,11971040)。
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选取上证50ETF期权数据,利用信息含量的比较方法,对广义自回归条件异方差(GARCH)模型、Black⁃Scholes(B⁃S)隐含波动率模型、无模型、异质自回归波动率(HAR⁃RV)模型和“短期依赖”结合模型的波动率预测能力进行比较.实证结果表明,各模型的信息含量排序为ARMA⁃GARCH、B⁃S、HAR⁃RV、无模型和结合模型.对于单个模型而言,GARCH模型的预测精度相对较低,无模型隐含波动率表现最优,在综合考虑操作复杂程度和预测准确性的条件下HAR⁃RV模型则是最佳选择,结合模型在提升波动率预测
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