不同频率波动模型的比较及其对动态VaR的预测  

作　　者：刘丽萍[1] 冀南南 

机构地区：[1]贵州财经大学数学与统计学院,贵阳550025

出　　处：《统计与决策》2021年第20期156-160,共5页Statistics & Decision

基　　金：贵州省科技厅一般项目(黔教合基础[2019]1050号);贵州省教育厅人文社会科学研究项目(2019zc082);贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教合KY字[2018]160号)。

摘　　要：金融资产的波动在期权定价、风险管理以及投资组合中扮演着重要角色,现有对金融资产波动的建模主要基于低频数据或高频数据。文章基于动量预测(MoP)策略,将基于低频数据的GARCH类模型和基于高频数据的HAR-RV、FNN-HAR-J模型相结合,得到混合频率预测模型——MoP模型,该模型可以根据模型过去的预测表现,在高频和低频模型之间进行切换,从而选择合适的模型进行预测。采用MCS检验法将基于高频、低频以及混合频率数据的波动模型进行对比分析,研究发现基于混合频率数据的MoP模型能够更好地预测金融资产的波动,并且MoP模型预测的VaR能够较好地刻画收益率的变动趋势,更好地对动态市场风险进行预测。

关 键 词：低频波动模型 高频波动模型 混频波动模型 动态VAR 

分 类 号：F832.5[经济管理—金融学]