基于高频交易数据的波动率及量化交易研究

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

	作者：王颜溶 ; 董莹莹 ; 冯小珊 关键词：已实现波动率 ; Realized-GARCH模型 ; VaR 中文刊名：XDBY 英文刊名：Modern Business 机构：上海对外经贸大学统计与信息学院; 出版日期：2019-03-28 出版单位：现代商业 年：2019 期：No.526 语种：中文; 页：XDBY201909044 页数：4 CN：09 ISSN：11-5392/F 分类号：87-90

摘要

量化交易是现代投资领域的重要发展方向,现如今,如何构建合适的模型以及采用恰当的方法对风险进行测量是金融研究领域最前沿的热点问题之一,在此市场背景下,本文着重于研究风险控制与收益率之间的关系。在传统GARCH模型的基础上,将条件方差和波动率的已实现测度联系起来,建立Realized-GARCH模型,对沪深300指数的波动率和风险值VaR进行实证研究。
        

引文

[1]魏宇.中国股票市场的最优波动率预测模型研究[J].管理学报,2010, 7(6).
    [2]樊鹏英,兰勇,陈敏.高频数据下基于PGARCH模型的VaR估计方法及应用[J].系统工程理论与实践, 2017, 37(8).
    [3]王天一,赵晓军,黄卓.利用高频数据预测沪深300指数波动率[J].世界经济之海, 2014,(5).
    [4]关璐,郭名媛.基于Realized GARCH模型的沪深300指数波动率研究[N].甘肃科学学报, 2016, 28(6).
    [5]蔡瑞胸.金融数据分析导论——基于R语言[M].北京:机械工业出版社, 2013.
    [6]任鹏程,徐静,李新民.风险价值VaR的区间估计[N].山东大学学报(理学版), 2017, 52(2).
    [7]刘桂荣,周伟杰.基于多分布GARCH族模型的沪深300指数VaR测度研究[J].金融研究, 2016, 37(12).
    [8]唐勇,张世英.已实现波动与已实现极差波动的比较的研究[J].系统工程学报.2007(04).