陈梓荣　周瑶

摘 要：论文研究了阈值数量和大小对已实现波动率预测的影响，并提出了偏方差已实现波动率预测模型——HAR-PV（G），该模型进一步提高了已实现波动率的预测效果。考虑到不同大小收益对已实现波动率的影响具有非对称性，以HAR-RS模型为基础，选取不同数量和不同大小的阈值组合对日内收益进行分割，并计算对应的偏方差，从而构建HAR-PV（G）模型。论文以沪深300指数为研究对象，比较了不同HAR-PV（G）模型的样本外预测能力。样本外分析表明，阈值数量为3的平分偏方差模型具有比传统HAR、HAR-RS以及其他阈值组合的偏方差模型更好的预测能力。全样本的参数分析也显示阈值数量为3的平分偏方差模型对数据的拟合效果更出众。

关键词：偏方差；已实现波动率；日内收益；高频数据

中图分类号：F 830.9

文献标志码：A

Partial Variance Volatility Forecasting Model

CHEN Zirong ZHOU Yao

（Antai College of Economic and Management， Shanghai Jiao Tong University， Shanghai 200030， China）

Abstract：This paper proposes a partial variance prediction model， HAR-PV（G）， which can test the effects of different quantities and different sizes of thresholds on the prediction of realized volatility， aiming at improving the predicting effect of realized volatility. Due to the asymmetric effects of different intraday returns on the realized volatility， this paper selects threshold combinations of different quantities and sizes to segment intraday returns based on HAR-RS model. Then， this paper calculates the corresponding partial variance to construct HAR-PV（G） model. This paper uses 5-minute high-frequency trading data of CSI 300 index to compare in-sample and out-of-sample performances of HAR-PV（G） model. The results show an equal division of partial variance model with 3 thresholds could achieve a better out-of-sample performance compared with traditional HAR， HAR-RS and other HAR-PV（G） models with different threshold combinations. Meanwhile， this equal division of partial variance model with 3 thresholds also has an excellent fitting effect in the in-sample analysis.

Key words：partial variance; realized volatility; intraday return; high-frequency data

0 引言

金融市场中，资产具有波动性是一种被普遍认可的金融事实。用于衡量资产风险情况的波动率在投资组合构建、资产定价以及风险管理等金融领域扮演着极其重要的角色，因此对波动率的统计分析和建模预测一直都是金融计量领域关注的热点问题。随着我国衍生品市场快速发展，市场对衍生品定价的准确性要求强调了波动率预测研究的重要性。此外，宏观政策层面的波动必然带来微观个体的变动，进而引起金融市场的波动；微观市场层面的波动与金融環境和实体经济的稳定密切相关，正确预测波动率对市场从业人员和监管者都有着不可忽视的作用。……