【摘 要】
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明显的长记忆性、“尖峰厚尾”现象和市场微观结构噪声等是金融高频数据的重要特征。这些特征使得在低频数据研究中具有良好统计建模效果的GARCH类模型和SV类模型在高频数据
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明显的长记忆性、“尖峰厚尾”现象和市场微观结构噪声等是金融高频数据的重要特征。这些特征使得在低频数据研究中具有良好统计建模效果的GARCH类模型和SV类模型在高频数据的建模中效果不佳,这给人们对高频数据的进一步研究带来了挑战。本文以沪深300指数5分钟高频数据作为研究对象,充分考虑短期、中期、长期波动率的叠加效应以及对已实现波动率与已实现双幂次变差进行加权,选取HAR-RWV类模型、根号HAR-RWV与对数HAR-RWV类模型中预测效果最佳的模型,然后再将该最佳模型与不同核函数下的支持向量机相结合,得到高频数据短期波动预测效果最佳的模型组合。
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