文献类型：期刊文章

作　　者：龚旭[1] 曹杰[2] 文凤华[2] 杨晓光[3]

GONG Xu;CAO Jie;WEN Fenghua;YANG Xiaoguang(School of Management,China Institute for Studies in Energy Policy,Xiamen University,Xiamen 361005,China;School of Business,Central South University,Changsha 410083,China;Key Laboratory of Management,Decision and Information System,Academy of Mathematics and Systems Science,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)

机构地区：[1]厦门大学管理学院中国能源政策研究院,厦门361005 [2]中南大学商学院,长沙410083 [3]中国科学院数学与系统科学研究院管理、决策与信息系统重点实验室,北京100190

出　　处：《系统工程理论与实践》

基　　金：国家自然科学基金(71701176,71873146);中央高校基本科研业务费专项资金(2072019029);福建省社会科学规划项目(FJ2017C075)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：5

起止页码：1113-1133

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、CSSCI、CSSCI2019_2020、EBSCO、EI、IC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来,基于高频交易数据的HAR族模型在对各类金融市场波动率的预测研究中展现出了良好的预测效果.本文在4个经典或前沿的HAR族模型的基础上,考虑杠杆效应和结构突变因素对波动率的预测作用,构建4个带杠杆效应和结构突变的HAR族模型.接着,以上证综指和深证成指的5分钟高频交易数据为研究样本,对上述模型进行样本内和样本外分析,以此检验各成分对股市波动率的预测作用以及比较各模型的预测能力.实证结果显示:已实现波动率,连续波动率,下行波动率,上行波动率,杠杆效应和结构突变成分对股市波动率的预测作用较强,而跳跃波动率,符号跳跃方差对股市波动率的预测作用较弱;带杠杆效应和结构突变的HAR族模型对股市波动率的样本内拟合效果和样本外预测能力都明显优于相对应的不带杠杆和结构突变的HAR族模型,其中大多数情况下LHAR-CJ-SB模型展现出最高的拟合效果和预测精度.以上结果表明,杠杆效应和结构突变因素能有效提高HAR族模型的预测精度,所以在HAR族模型的构建中这两个因素不能被忽视.

关 键 词：HAR-RV模型  杠杆效应  结构突变 ICSS算法  MCS检验  

分 类 号：F830.9[金融学类]