【摘 要】
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对金融资产波动率的描述和预测是现代金融学理论和实务界研究的热点和难点问题。金融研究的方方面面均涉及到波动率,金融资产波动率不仅体现了金融资产的波动特征,同时也是衍生产品定价的关键参数。对于金融资产波动率特征描绘的准确与否将会对风险管理的有效性产生重大影响。近年来,随着我国金融业对外开放程度的不断提高,互联网技术与金融融合程度不断加深,竞争与创新虽然带来了金融行业效率的提高,但同时也加快了风险传染,
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对金融资产波动率的描述和预测是现代金融学理论和实务界研究的热点和难点问题。金融研究的方方面面均涉及到波动率,金融资产波动率不仅体现了金融资产的波动特征,同时也是衍生产品定价的关键参数。对于金融资产波动率特征描绘的准确与否将会对风险管理的有效性产生重大影响。近年来,随着我国金融业对外开放程度的不断提高,互联网技术与金融融合程度不断加深,竞争与创新虽然带来了金融行业效率的提高,但同时也加快了风险传染,加大了发生系统性金融风险的可能性,对金融风险管理提出了更高的要求。为了提高波动率模型的预测效果,可以从波动率预测模型创新和用于预测的数据源两方面着手。在波动率预测模型的创新方面,本文引入深度学习LSTM模型,用以刻画股市波动率的长记忆性以及其他复杂的非线性特征;在波动率预测模型的数据源方面,本文将高阶矩序列引入波动率预测建模框架,利用GARCHSK模型和已实现高阶矩捕捉金融市场的极端波动情况,突破“均值-方差”的传统金融分析框架。本文的主要工作和结论阐述如下:一、本文利用沪深300指数日频与高频数据,构建常见的波动率预测模型,如GARCH族模型、HAR族模型和已实现GARCH模型。通过损失函数法对比各模型预测精度发现,HAR族模型的预测精度整体上要优于GARCH、NAGARCH、TGARCH和已实现GARCH模型,其中HAR-RV-CJ模型预测表现最优。二、结合HAR-RV-CJ模型的6个自变量CVtD、CVtW、CVtM、JVtD、JVtW和JVtM,并引入LSTM模型与高阶矩序列构建3个新的波动率模型,即LSTM-1、LSTM-2和LSTM-3。通过损失函数法与MCS检验对比各个模型的预测精度发现:LSTM模型能够改善模型波动率预测能力且引入高阶矩序列后大大提高了模型的预测精度,尤其是使用CVtD、CVtW、CVtM、JVtD、JVtW、JVtM、RSt和RKt（已实现偏度和已实现峰度）八个指标作为模型输入的LSTM-3模型表现最优,是MCS检验的唯一幸存模型。三、为了进一步增强结论的稳健性,本文将研究对象换为上证综指,重复上述工作并得出了与沪深300指数一致的研究结论。综上,本文构建的LSTM-3模型的波动率预测能力最佳,为股市波动率预测提供了一种新的模型。
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