考虑跳跃及知情交易概率的高频波动率研究

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CSI300股指期货是我国金融市场的重要衍生工具,投资者可以通过买卖股指期货对冲股市风险。然而,在市场流动性不足及信息不对称等因素影响下,股指期货在交易过程中也存在市场风险和流动风险,过大的风险会影响到股指期货风险对冲和套期保值功能的实现及增大投资者未来损失的可能性。在此背景下如何对CSI300股指期货波动率进行准确的估计、建模及分析影响波动率预测的因素是必要的。以往的研究主要是使用波动率的滞后期以及将波动率分解来进行波动率预测,而没有考虑市场微观结构信息对波动率的影响。事实上,非理性投资交易者具有异质性特征,信息不对称会影响到投资者的交易决策行为进而影响价格波动。因此,本文考虑同时将跳跃和信息不对称的代理变量知情交易概率纳入波动率预测模型,研究基于二者的改进模型是否能提高预测精度及将其应用于投资决策中能否改善投资者的效用大小。本文择取2010年5月19日至2017年2月12日CSI300股指期货高频数据作为样本内数据研究股指期货波动率。首先,根据中位数已实现波动构建ZtADS跳跃甄别统计量估算跳跃大小,分离出连续和跳跃波动部分,进而基于上涨和下跌的好坏波动率和符号跳跃,以及知情交易概率建立五组HAR类模型探究CSI300股指期货的波动规律,采用向前一步滚动时间窗口方法对各波动率模型进行样本外预测。其次,与基准模型相比较,分析同时考虑跳跃知情交易概率的模型能否增强模型的拟合能力和预测精度,并选取模型置信度MCS检验来判断评价模型的精准性,并进行稳健性检验。最后,在均值-方差框架下,将预测模型应用于投资者投资决策中,比较分析不同模型下的投资者效用。基于CSI300股指期货的实证研究发现:第一,股指期货波动具有长记忆性和尖峰厚尾特征,上涨和下跌的好坏波动率对未来波动具有不对称的冲击,符号跳跃部分对将来一段时期的波动率具有反向作用;分解后的上涨和下跌半方差对未来波动的预测效果比分解为连续和跳跃部分更具有解释能力。第二,知情交易概率能够对未来波动率预测做出解释且在异常波动时具有良好的风险预警能力,用纠正噪音偏差的Med RQ可以显著改善HARQ类模型的全样本区间的预测精度;MCS检验得出HARQ-RS-V模型在中期内预测表现最好。第三,通过改变滚动窗口长度,根据流动性事件划分样本区间及把已实现波动率替换为已实现极差波动率这三种稳健性检验表明:基于知情交易概率的预测模型确实包含对未来波动率预测的额外信息,研究结论是稳健的。第四,从投资者效用角度分析,包含跳跃和知情交易概率的波动率预测能够在短中期中给投资者的决策提供参考,在夏普比率和风险厌恶为常数情况下,投资者根据预测的波动率水平配置风险资产最优投资份额,在短中期内,基于HARQ-RS-V模型的投资决策给投资者带来的效用高于其他模型,在长期中,HAR-RV-SJ-V的经济意义表现优于其他模型。
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