【摘 要】
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传统的市场风险度量模型没有充分利用期权与高频数据包含的信息,且主要基于单因子波动率模型,导致信息的损失以及模型缺乏足够的灵活性.本文基于灵活的双因子随机波动率模型,通过提取期权与高频数据包含的市场前瞻与当前信息,构建相应的市场风险度量波动率模型对在险值(VaR)进行度量.为了估计模型参数,建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法.采用iVX指数与已实现波动率测度(RV)作为上证50ETF期权与高频数据信息的代理,对构建的市场风险度量波动率模型进行了实证检验,结果表明:充分利用了期权与高频数据信息的双因子随机
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,南京大学工程管理学院,湖南大学工商管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71971001,71501001),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0659),安徽省高校优秀青年骨干人才国内外访学研修项目(gxfx2017031),苏南资本市场研究中心(2017ZSJD020)。
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传统的市场风险度量模型没有充分利用期权与高频数据包含的信息,且主要基于单因子波动率模型,导致信息的损失以及模型缺乏足够的灵活性.本文基于灵活的双因子随机波动率模型,通过提取期权与高频数据包含的市场前瞻与当前信息,构建相应的市场风险度量波动率模型对在险值(VaR)进行度量.为了估计模型参数,建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法.采用iVX指数与已实现波动率测度(RV)作为上证50ETF期权与高频数据信息的代理,对构建的市场风险度量波动率模型进行了实证检验,结果表明:充分利用了期权与高频数据信息的双因子随机
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