【摘 要】
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我们构建一个类似Realized-GARCH模型的新模型,通过把度量等式加入传统的Lp分位数回归,从而将已实现波动率加入传统的Lp分位数回归,我们称这个模型为已实现波动率Lp分位数回
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我们构建一个类似Realized-GARCH模型的新模型,通过把度量等式加入传统的Lp分位数回归,从而将已实现波动率加入传统的Lp分位数回归,我们称这个模型为已实现波动率Lp分位数回归模型(Realized Lp)。我们使用不同时间间隔的已实现方差(Realized Variance,RV)和已实现波动极差(Realized Range,RR)来做为度量已实现波动率的指标,这些指标会在度量等式中被用到。我们发现使用指数幂分布可以方便我们写出模型的极大似然估计。通过模拟,我们来确定模型的参数能被正确地估计出来。我们采用标准普尔500指数来做实证检验,我们首先估计出模型的相关参数,然后用估计的模型去预测,参数的估计和预测结果在本文都会分析。除此之外,我们也会对比不同间隔的已实现方差和已实现波动极差哪个在模型中最好。最后,Lp分位数回归中不同p值也会被比较,通过验证更多的指数,我们发现L1.2对大多数指数是最好的。
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