股市波動率預測研究

　　波動率是進一步構建投資組合和風險管理等相關研究的基礎，如何提高金融市場波動率的預測精度是國內外學界和實務界廣泛探討的話題。相較于日數(shù)據(jù)等低頻數(shù)據(jù)而言，日內高頻交易數(shù)據(jù)包含了更豐富的市場信息，很大限度地反映了資產價格的真實波動情況。隨著計算機技術的不斷發(fā)展，金融市場高頻交易數(shù)據(jù)的存儲和運用能力日益提升，越來越多的日內高頻交易信息被用于研究和實踐之中，這為利用高頻數(shù)據(jù)開展波動率相關研究提供了便利。近年來，已實現(xiàn)波動率（Realized Volatility，RV）是如何充分利用金融資產高頻交易信息，以便更充分揭示日內交易信息對其波動率影響的代表性理論。該理論避免了傳統(tǒng)GARCH模型、SV模型對信息利用的不足，同時兼具計算簡便、無偏估計等優(yōu)點。在此背景下，《股市波動率預測研究》從高頻數(shù)據(jù)視角，借助已實現(xiàn)波動率相關理論對股票市場展開研究。一方面，充分挖掘股票市場“跳躍”“非對稱”波動等日內交易信息對已實現(xiàn)波動率進行擬合，并將參數(shù)估計的時變特征納入研究范圍，從而構建新穎的具有時變特征的已實現(xiàn)波動率預測模型。另一方面，進一步探討波動率在風險預測之中的應用，并具體結合極值理論對我國股票市場的風險預測展開實證分析?！豆墒胁▌勇暑A測研究》以恒生指數(shù)和滬深300指數(shù)作為研究樣本，分別代表成熟市場和新興市場，以便分析研究的結果具有穩(wěn)健性和普適性。波動率的應用研究主要有兩方面：基于高頻波動率模型及Copula理論詳細探討了“滬港通”實施背景下兩市之間的相互關系；探討了德國股票市場隱含波動率指數(shù)和原油市場隱含波動指數(shù)，是否含有預測已實現(xiàn)波動率的有用信息。

　　劉光強，男，管理學博士，高級會計師，現(xiàn)任職于三亞學院管理學院。主要研究領域為金融風險預測和企業(yè)管理會計。曾任上市公司財務總監(jiān)，企業(yè)董事長。熟悉上市公司財務會計制度，完整經辦IPO，2次經辦定向增發(fā)，全面參與過建設和運營5億元以上項目4個，10億元以上重大資產重組項目3個。已發(fā)表SSCI和中文核心期刊學術論文10余篇，出版專著2本。