摘要
已实现极差波动率(RRV)极大地弱化了微观结构噪音的影响,比已实现波动率(RV)的有效性更高。但目前主流的HAR-RRV-跳跃模型忽略了符号变差成分在预测中的差异。由于RRV在跳-扩散框架下是有偏的,难以进行符号分解。因此通过刻度校正及校正分解的方法,分别推导了RRV符号连续和符号跳跃成分。同时,考虑到外部信息冲击也会导致RRV不同方向的非对称变化,利用LGARCH模拟这种非对称影响,构造兼顾符号变差与外部信息冲击的HAR-SRRV-CJ-LGARCH模型和HAR-SRRV-SCJ-LGARCH模型。以沪深300和中证500指数1分钟高频数据作为研究样本,采用多种损失函数和MCS检验评价模型预测能力,结果显示:在预测中考虑了符号变差成分并利用LGARCH模拟外部信息冲击,可以明显提升模型预测能力,同时引入符号连续及符号跳跃的HAR-SRRV-SCJ-LGARCH模型在平稳期和短期预测中最优。
-
单位长江证券股份有限公司; 华中师范大学