【摘 要】
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跳跃因子的引入能够准确解释波动的非对称特征,同时跳跃中还含有关于波动率的未知信息.为了更有效地改进波动率的预测,利用基于高频数据的非参数波动估计和跳跃检测方法,在波
【机 构】
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东北财经大学金融学院,辽宁大连,116023
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跳跃因子的引入能够准确解释波动的非对称特征,同时跳跃中还含有关于波动率的未知信息.为了更有效地改进波动率的预测,利用基于高频数据的非参数波动估计和跳跃检测方法,在波动的非对称性基础上对跳跃作进一步分解,考察具有不同风险特征的跳跃成分对未来波动率的影响,并对2009-2014年上证综指及其行业指数的面板数据进行实证分析.实证研究发现:周期性行业指数的系统性跳跃对其波动率有显著的预测效力,大盘指数与行业指数之间存在高度相关性;而非周期性行业指数几乎没有表现出明显的杠杆效应,与大盘指数的相关性也较低.
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