基于高频数据的沪指波动长记忆性驱动因素分析
外文标题：Long Memory-Driven Factors of Volatility in Shanghai Complex Index Based on High Frequency Data
文献类型：期刊
作者：张波[1]
机构：中国人民大学,应用统计科学研究中心,北京,100872;中国人民大学,应用统计科学研究中心,北京,100872;山东经济学院,统计与数学学院,山东,济南,250014
年：2009
期刊名称：统计与信息论坛
卷：24
期：6
页码范围：21-26
增刊：增刊
收录情况：CSSCI(61C1262009060004)
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt200906004.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2009.06.004
基金：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目; 国家自然科学基金
关键词：已实现波动率;长记忆性;异质市场;HAR-RV模型
摘要：借助于高频数据的最优取样法,利用已实现波动率给出的上证指数波动率的有效估计,在研究已实现波动率特性的基础上,用计量模型探讨沪指波动的长记忆特征.发现HAR-RV模型比FARIMA模型更能有效地刻画沪指波动的长记忆性,且HAR-RV模型样本外预测效果远远优于FARIMA模型,这说明沪指波动具有伪长记忆性,表面特征显示的长记忆性是由短期投资、中期投资和长期投资形成的短记忆性叠加而成.同时由于HAR-RV模型综合考虑了不同时间水平上的已实现波动率,从而在深层次上验证了中国股票市场的异质性和波动率的杠杆效应.
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