【摘 要】
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本文回顾了金融市场波动率研究,并介绍了已实现波动率(RV)以及HAR-RV模型。研究基于高频数据的深圳股市金融波动率,通过实证研究发现,深成指收益序列存在集聚、长记忆等特征,
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本文回顾了金融市场波动率研究,并介绍了已实现波动率(RV)以及HAR-RV模型。研究基于高频数据的深圳股市金融波动率,通过实证研究发现,深成指收益序列存在集聚、长记忆等特征,且通过滚动窗宽一步向前预测以及M-Z回归发现,HAR-RV模型能够较好地刻画深圳市场波动率特征。
This article reviews financial market volatility studies and describes the realized volatility (RV) and HAR-RV models. The paper studies the financial volatility of Shenzhen stock market based on high-frequency data. Through empirical research, it is found that there are many characteristics such as agglomeration and long memory in the Shen Chengzhi income sequence. Through the forward prediction of rolling window width and MZ regression, HAR-RV model can compare A good illustration of the Shenzhen market volatility characteristics.
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