【摘 要】
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本文根据金融高频数据的典型特征和"异质市场假说",首次提出了异质市场驱动因素的分层结构,并借此构建了已实现波动率的HAR-L-M计量模型。模拟分析显示出该模型的合理性和优
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(编号:09BTJ011,10CTJ003);山东省自然科学基金(编号:2007ZRB01447,Y2007A25)资助
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本文根据金融高频数据的典型特征和"异质市场假说",首次提出了异质市场驱动因素的分层结构,并借此构建了已实现波动率的HAR-L-M计量模型。模拟分析显示出该模型的合理性和优越性,样本内、外预测都说明HAR-L-M模型优于现有已实现波动率HAR模型和ARFIMA模型。最后的实证分析结果显示,中国市场的异质程度要强于美国证券市场,同时个股更容易受多种异质驱动因素的影响,个股稳定性要比股指差。
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