管理科学学报
管理科學學報
관이과학학보
JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCES IN CHINA
2012年
8期
60-71
,共12页
Copula%"已实现"波动率%日内价差%CVaR
Copula%"已實現"波動率%日內價差%CVaR
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随着高频金融数据的获取,已有很多基于高频数据的研究,包括已实现波动率的估计及其分布特征分析等.尝试结合日内高频数据和日收益率数据,基于Copula方法分析了日收益率与“已实现”波动率以及日内价差之间的相依结构.通过分象限对数据进行了Copula拟合,给出了一类特殊数据的联合分布估计方法,进而给出了已实现波动率和日内价差条件下的CVaR的估计方法.最后基于中国股市上证综指和深证成指的高频收益率数据进行了实证分析,并对两种条件下的CVaR方法进行了预测效果的比较,实证结果表明已实现波动率条件下的CVaR预测效果更好.
隨著高頻金融數據的穫取,已有很多基于高頻數據的研究,包括已實現波動率的估計及其分佈特徵分析等.嘗試結閤日內高頻數據和日收益率數據,基于Copula方法分析瞭日收益率與“已實現”波動率以及日內價差之間的相依結構.通過分象限對數據進行瞭Copula擬閤,給齣瞭一類特殊數據的聯閤分佈估計方法,進而給齣瞭已實現波動率和日內價差條件下的CVaR的估計方法.最後基于中國股市上證綜指和深證成指的高頻收益率數據進行瞭實證分析,併對兩種條件下的CVaR方法進行瞭預測效果的比較,實證結果錶明已實現波動率條件下的CVaR預測效果更好.
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