李 艳，吴 亮

(阜阳师范学院 a.数学与统计学院;b.经济学院，安徽 阜阳 236037)



【财经与公共管理研究】

沪深300股指期货极差波动率的分布特征和长记忆性分析
——基于频域的检验方法

李 艳a，吴 亮b

(阜阳师范学院 a.数学与统计学院;b.经济学院，安徽 阜阳 236037)

当前对于沪深300股指期货的研究多集中于期货市场的价格发现功能，对于极差波动率方面还未涉及。以沪深300股指期货近5年的日数据为样本，分析沪深300股指期货极差波动率的相应统计特征。采用极差波动率建模方法，对沪深300股指期货的波动率进行建模，分析其分布性质。基于频域的检验方法，检验期货极差波动率是否为真实长记忆过程，利用GPH和局部Whittle方法对极差波动率的记忆参数进行估计。结果发现，对数极差波动率的偏度和峰度为自相关系数呈缓慢衰减，显示出长记忆性，期货极差波动率为真实长记忆过程，且参数值接近于典型值0.4，以此为依据进行波动率预测工作。

沪深300股指期货；极差波动率；真实长记忆；GPH；局部Whittle

0 引言

波动率在衍生品定价、资产配置和风险管理等方面起到重要的作用，波动率的典型建模方法是Engle和Bollerslev提出的GARCH类模型[1-2]以及Taylor提出的随机波动率模型(Stochastic Volatility, SV)[3]。然而这两类模型都是基于收益率的建模方法即利用收益率的绝对值或者平方作为波动率的代理变量，进而得到真实波动率的估计。由于收益率数据仅仅是利用了某一交易时段的收盘价信息，并不能完全反映时段内价格变动的信息……