论文研究-基于TVS-MHAR模型金融市场高频多元波动率的预测.pdf

【文件属性】：
文件名称：论文研究-基于TVS-MHAR模型金融市场高频多元波动率的预测.pdf
文件大小：1.07MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-10 14:53:44
论文研究 论文研究-基于TVS-MHAR模型金融市场高频多元波动率的预测.pdf,  本文基于Kalli和Griffin（2011）的时变稀疏模型和多元HAR模型，构建了具有时变稀疏性的多元HAR模型（TVS-MHAR），并利用中国上证综指、沪深300期货和国债期货的五分钟高频数据，对金融市场的已实现波动率矩阵进行预测.本文通过Cholesky转换方法保证预测波动率矩阵的正定性.通过对不同多元波动率模型的预测结果进行数值比较和经济比较，本文发现，本文构建的TVS-MHAR模型无论对于短期预测、中期预测还是长期预测都具有最高的预测精度和最大的投资改善.同时，时变多元波动率模型可以获得比固定参数模型更好的预测效果，高频数据模型比低频数据模型获得更大的投资改善.