作者：沈根祥; 邹欣悦已实现波动厚尾分布得分驱动
摘要：引入日内高频数据计算的已实现波动,能够提高波动模型预测能力。本文将日收益和已实现波动联合建模,提出一种新的波动模型。选取尺度调整t分布和F分布作为日收益和已实现波动的分布,更为充分和灵活地捕捉厚尾性,采用得分驱动方法设定波动模型更新项,得出广义自回归得分(GAS)波动模型,提高对实际模型的逼近效率。本文对模型遍历性和平稳性进行证明,并与同类模型进行比较。蒙特卡罗模拟实验显示,在数据生成过程误设的情况下本文提出的GAS-HEAVY模型比同类模型具有更好的数据拟合效果。基于沪综指、深成指和沪深300指数2013.1至2017.4日内1分钟高频数据实证分析表明,不同损失函数的SPA检验下GAS-HEAVY模型的波动预测能力显著强于其它同类模型。本文给出的GAS-HEAVY模型为有关理论研究和市场应用提供了新的波动计量工具。
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