论文摘要
金融高频数据由于包含了更丰富的市场信息而成为目前金融领域的研究热点,而波动率的研究一直都是金融领域中备受人们关注的焦点问题。本论文主要研究了基于高频数据的金融波动率及其建模等问题。本文的主要工作和创新之处可以概括如下:(1)对“已实现”波动和“已实现”双幂次变差(Realized Bipower Variation,RBV)这两个波动率估计量,从定义形式、稳健性和有效性方面进行了系统的比较研究,以定理的形式指出“已实现”双幂次变差是比“已实现”波动更有效的波动率估计量。(2)从理论上证明了“已实现”多幂次变差的幂次个数越多,波动率估计量越有效。这一结论不但指明了“已实现”多幂次变差的有效性,而且为“已实现”多幂次变差的幂次个数选取提供了原则,对“已实现”多幂次变差的应用具有重要的指导意义。(3)本文对“已实现”双幂次变差进行了改进,提出了赋权“已实现”双幂次变差,使得“已实现”双幂次变差、“已实现”波动和赋权“已实现”波动都成为了赋权“已实现”双幂次变差的参数取特定值时的特例。赋权“已实现”双幂次变差不仅具有稳健性,而且考虑了“日历效应”,同时是有效的波动率估计量。(4)提出获取最优抽样频率的更简洁易行的思路方法,并且以赋权“已实现”波动和“已实现”双幂次变差为例,给出了最优抽样频率的求解方法。(5)提出偏差校正的“已实现”双幂次变差和偏差校正的赋权“已实现”双幂次变差,将微观结构噪声带来的误差从波动率估计量中消除掉,使其成为无偏的波动率估计量,并且经过偏差校正的波动率估计量可以取更高的抽样频率,使得测量误差更小。本文的研究内容是国家自然科学基金项目:多变量矩序列长期均衡关系及动态金融风险规避策略研究(NO.70471050)的部分研究成果。
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中文摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 论文的研究背景1.1.1 基于高频数据的金融计量学研究进展1.1.2 金融市场微观结构的研究进展1.2 问题的提出1.2.1 基于高频数据的波动率度量研究1.2.2 微观结构噪声对高频波动率的影响研究1.2.3 基于高频数据的最优抽样频率研究1.3 选题意义1.4 论文的内容结构与创新1.4.1 本文的内容结构1.4.2 本文的创新点第二章 金融高频数据研究现状分析2.1 金融高频数据研究进展2.1.1 金融高频时间序列的统计性质研究2.1.2 “已实现”波动估计量的研究2.1.3 基于金融高频数据的计量建模研究2.1.4 金融市场微观结构的研究2.2 金融高频数据目前研究中存在的问题2.3 本章小结第三章 “已实现”双幂次变差与多幂次变差分析3.1 “已实现”双幂次变差分析3.1.1 “已实现”双幂次变差的概念3.1.2 “已实现”双幂次变差的概率极限3.1.3 “已实现”双幂次变差统计性质的实证研究3.1.4 “已实现”双幂次变差建模3.1.5 实证研究3.2 “已实现”双幂次变差与“已实现”波动的比较研究3.2.1 定义形式3.2.2 稳健性3.2.3 有效性3.2.4 实证研究3.3 赋权“已实现”双幂次变差3.3.1 赋权“已实现”双幂次变差的概念3.3.2 赋权“已实现”双幂次变差的无偏性与有效性3.3.3 实证研究3.4 “已实现”多幂次变差分析3.4.1 “已实现”多幂次变差的概念3.4.2 “已实现”多幂次变差的概率极限3.4.3 “已实现”多幂次变差的幂次个数确定准则3.4.4 实证研究3.5 本章小结第四章 最优抽样频率研究4.1 国内外研究现状4.1.1 国内研究现状4.1.2 国外研究现状4.1.3 国内外研究现状的分析比较4.2 最优抽样频率的求解问题4.3 赋权“已实现”波动的最优抽样频率4.4 “已实现”双幂次变差的最优抽样频率4.5 实证研究4.6 本章小结第五章 已实现”波动估计量的偏差校正与比较问题5.1 “已实现”波动的偏差校正5.2 偏差校正问题5.2.1 偏差校正“已实现”双幂次变差5.2.2 偏差校正赋权“已实现”双幂次变差5.3 金融波动率比较5.4 实证研究5.5 本章小结第六章 基于金融高频数据的VaR研究6.1 VaR的含义与计算6.2 基于高频数据金融波动率的VaR计算6.3 VaR评价6.4 VaR的持续性分析6.5 实证研究6.6 本章小结第七章 总结与展望7.1 论文工作总结7.2 研究展望7.3 结束语参考文献发表论文和科研情况说明致谢
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