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文檔簡介
1、金融市場波動性的研究在經濟和金融領域一直占據重要地位，金融風險的危害性已越來越被重視，金融風險評估及其定量分析已成為風險管理的核心。隨著高頻數據的可得性越來越強，基于高頻數據的已實現波動測度成為波動率研究的前沿問題，而如何用已實現波動測度更好地分析中國股指期貨波動率尚待檢驗。基于這種情況，本文對RealGARCH模型形式進行了拓展，并引入多種非參數方法實現模型估計，基于幾類不同的RealGARCH模型對高頻環(huán)境下的滬深300股指期貨波動
2、率與風險測度進行了比較研究。
本文突破傳統(tǒng)的低頻GARCH族模型限制，基于5分鐘高頻數據對我國滬深300股指期貨的波動率與VaR進行測度。首先，用參數RealGARCH模型對滬深300股指期貨收益率進行了波動率和VaR(ES)測度;其次，將RealGARCH模型推廣至多種半參數形式并參考半參數法和分位數回歸給出了對應算法，實現了波動率和VaR測度;然后，進一步將RealGARCH模型推廣至多元情形，應用于投資組合風險測度;最后
3、，基于不同的損失函數，分別從波動率和VaR測度結果對不同模型進行了測度效果比較與評價。
基于相關理論介紹與實證分析，本文對滬深300股指期貨的實證分析顯示，各模型在對不同收益率建模時結果差異較大。參數RealGARCH模型中，無論正態(tài)分布還是非正態(tài)分布下都是RealGARCH(RV)的波動率測度效果最好。半參數RealGARCH模型中，波動方程半參數的RealGARCH的波動率測度效果最好。各種方法綜合來看，簡單對數線性Rea
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