不同频率波动模型的比较及其对动态VaR的预测

作者：刘丽萍; 冀南南

来源：统计与决策, 2021, 37(20): 156-160.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2021.20.034

• 低频波动模型
• 高频波动模型
• 混频波动模型
• 动态VaR

金融资产的波动在期权定价、风险管理以及投资组合中扮演着重要角色,现有对金融资产波动的建模主要基于低频数据或高频数据。文章基于动量预测(MoP)策略,将基于低频数据的GARCH类模型和基于高频数据的HAR-RV、FNN-HAR-J模型相结合,得到混合频率预测模型——MoP模型,该模型可以根据模型过去的预测表现,在高频和低频模型之间进行切换,从而选择合适的模型进行预测。采用MCS检验法将基于高频、低频以及混合频率数据的波动模型进行对比分析,研究发现基于混合频率数据的MoP模型能够更好地预测金融资产的波动,并且MoP模型预测的VaR能够较好地刻画收益率的变动趋势,更好地对动态市场风险进行预测。

• 单位
  贵州财经大学