刘广应，马丽娟

（南京审计学院 金融数学与金融工程系，江苏 南京 211815）

不同微观噪音波动率度量的比较分析
——基于风险管理视角

刘广应，马丽娟

（南京审计学院 金融数学与金融工程系，江苏 南京 211815）

实证研究表明，金融高频数据常具有微观噪音，目前已产生多种能够处理微观噪音的波动率度量：二维尺度已实现波动率（TSRV）、已实现核波动率（RKV）以及已实现极差波动率（RR）。本文从风险管理角度对这些波动率度量以及已实现波动率（RV）进行比较分析，通过ARFIMA模型为波动率进行动态建模，利用偏学生分布刻画标准化收益率，建立VaR度量和预测模型。利用上证综合指数的高频数据，通过回测检验，进行实证比较分析。分析表明：基于ARFIMA高频数据波动率VaR预测模型能够准确度量VaR，TSRV、RKV、RR优于RV，TSRV优于其他波动率度量。

微观噪音；二维尺度已实现波动率；已实现核波动率；VaR；ARFIMA模型；上证综合指数

一、引言

当今金融市场发展不断深入，经济全球化不断深化，科技的迅速发展也不断冲击金融市场，刺激金融市场发展。这些变化和发展，给金融市场带来的波动持续加剧，带来了新的金融风险。2013年8月16日11点05分上海证券指数出现大幅拉升，大盘1分钟内涨幅超5%。下午2点，光大证券公告称，其策略投资部门自营业务在使用其独立套利高科技交易系统时出现问题，有媒体将此次事件称为“光大证券乌龙指事件”。该事件提示我们，金融市场监管方和金融市场参与方必须高度关注金融风险，必须进行合适金融风险管理。……