【摘 要】
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波动率一直是金融学及相关学科的重要研究对象，也被广泛应用于衍生产品定价、风险管理、资产配置等方面。由于市场中的实际的波动率是一个无法直接观测的量，建立准确刻画波动率的特征以及进行波动率预测的模型一直是大家关注的焦点问题。本文采用一个新的改进的基于极差的GARCH模型(GARCH@CARR)，该模型在之前研究的基础之上做出改进，不但解释了极差的条件均值的变动，并将极差的条件均值与波动率建立关系。针对
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波动率一直是金融学及相关学科的重要研究对象，也被广泛应用于衍生产品定价、风险管理、资产配置等方面。由于市场中的实际的波动率是一个无法直接观测的量，建立准确刻画波动率的特征以及进行波动率预测的模型一直是大家关注的焦点问题。本文采用一个新的改进的基于极差的GARCH模型(GARCH@CARR)，该模型在之前研究的基础之上做出改进，不但解释了极差的条件均值的变动，并将极差的条件均值与波动率建立关系。针对美国、德国、英国、中国和香港五大股票市场的波动率展开实证研究。在研究中发现，首先，与之前学者的研究结果一致，波动率模型中引入极差会提高模型的样本内拟合程度和样本外预测能力;其次，在针对波动率与极差的预测中，GARCH@CARR模型与基于极差的指数广义自回归条件异方差(REGARCH)模型和条件自回归极差(CARR)模型的预测能力相当，在一些情况下甚至更强。最后，GARCH@CARR模型提供了一个简单并且高效的进行波动率与极差分析与预测的方法，仅采用GARCH@CARR模型一个模型，既可以预测收益率的波动率，同时又可以对极差作出预测。
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