【摘 要】
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传统的波动率模型(如GARCH模型和SV模型)采用日度收益率数据对波动率建模,忽略了日内高频数据包含的丰富信息。同时,资产收益率的波动率往往展现长记忆性,资产收益率的分布展
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,南京大学工程管理学院,湖南大学工商管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71501001,71431008,71221001);教育部人文社会科学研究项目(14YJC790133);中国博士后科学基金(2015M580416);安徽省自然科学基金(1408085QG139)~~
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传统的波动率模型(如GARCH模型和SV模型)采用日度收益率数据对波动率建模,忽略了日内高频数据包含的丰富信息。同时,资产收益率的波动率往往展现长记忆性,资产收益率的分布展现非正态性(尖峰、厚尾),传统的波动率模型不能很好地刻画现实资产收益率的这些特征。将包含丰富日内高频信息的已实现波动率引入传统低频SV模型中,同时考虑已实现波动率偏差修正、波动率长记忆性和资产收益率的非正态性(尖峰、厚尾),构建混合正态双因子已实现SV(2FRSV-MN)模型。为了估计2FRSV-MN模型的参数,给出灵活且易于实现的基于
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