资产收益率跳扩散过程的混频数据估计:一个波动率回馈框架

F222.3; 本文提出一个利用混频数据估计资产波动率的框架,该框架使用日内高频数据构造蕴含潜在发生概率的跳跃和扩散波动指标,以外生的滞后项进入回馈函数,既能充分利用样本信息,又能避免无限滞后期的回馈影响.在对沪深300指数的实证分析中,考虑一个跳跃对扩散波动具有非对称性溢出效应的双向波动率回馈模型.相对于基准模型,这一模型对数据的描述更优.分析结果显示,两类波动间存在正向回馈效应:跳跃向扩散的溢出导致自回归条件异方差(ARCH)系数存在两个区制且区制内的变异性明显;扩散向跳跃的溢出致使跳跃强度的自相关性在极端市场环境中出现强化.波动率回馈机制使得信息释放后价格反复调整变化,导致波动率高企;熔...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:经济与管理研究 2021, Vol.42 (2), p.66-81
Hauptverfasser: 任光宇, 吕小锋
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:F222.3; 本文提出一个利用混频数据估计资产波动率的框架,该框架使用日内高频数据构造蕴含潜在发生概率的跳跃和扩散波动指标,以外生的滞后项进入回馈函数,既能充分利用样本信息,又能避免无限滞后期的回馈影响.在对沪深300指数的实证分析中,考虑一个跳跃对扩散波动具有非对称性溢出效应的双向波动率回馈模型.相对于基准模型,这一模型对数据的描述更优.分析结果显示,两类波动间存在正向回馈效应:跳跃向扩散的溢出导致自回归条件异方差(ARCH)系数存在两个区制且区制内的变异性明显;扩散向跳跃的溢出致使跳跃强度的自相关性在极端市场环境中出现强化.波动率回馈机制使得信息释放后价格反复调整变化,导致波动率高企;熔断事件折射出A股信息流质量差、融解效率低等问题.由此可以得出结论:相关监管和交易制度亟待完善.
ISSN:1000-7636
DOI:10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2021.02.006