作者：闫会强; 夏霄松; 金浩波动率预测模型har族模型已实现波动高频数据滚动时间窗spa检验法
摘要：以沪深300指数5分钟高频数据为研究数据基础，旨在提出中国股票市场最好的波动率预测模型。建立基于高频数据的已实现波动率模型，并将HAR族波动率模型作为研究对象，采用动态时间窗的样本外推预测和具有Bootstrap自举统计特性的SPA检验方法，将6种精确的损失函数作为评价准则，全面相互对比了9种波动率模型对沪深300指数5分钟高频数据日（短期）已实现波动率、周（中期）已实现波动率以及月（长期）已实现波动率的预测精度。实证研究结果表明，我国股票市场受到滞后一期的影响，表现出一定的长记忆性，并且平方根形式的HAR-RV-CJ1/2模型对日（短期）已实现波动率的样本外推预测具有最高的精度，对数形式的HAR-RV-CJ-ln模型对周（中期）、月（长期）已实现波动率的样本外推预测的精度最高，对未来的长期波动率有更好的解释能力。
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