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摘要
基于现实金融市场同时存在已实现波动率测量误差问题以及市场结构突变现象,将马尔科夫转换机制引入经测量误差修正的模型,构建了具有时变特征的MRS-HARQ族模型,以期进一步提高HAR框架下波动率模型的预测精度.以沪深300指数2005年4月-2021年7月5分钟高频数据为样本的实证研究证实:相比于HAR和HARQ(F)族模型,结合测量误差和马尔科夫转换机制构建的MRS-HARQ族模型具有更优的拟合效果和预测能力,能够更准确地刻画中国股市真实波动的复杂特征,并发现高波动状态持续的时间都不长;更进一步在文章所探讨的16种高频波动率模型中,结合已实现正负半方差的MRS-HARQ-RS模型和结合符号跳跃的MRS-HARQ-SJ模型拥有最佳的样本外预测能力.研究结论在金融风险建模、资产定价和金融预测领域有较好的应用价值.
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