基于波动率分解的高频波动率预测模型
创建于 更新于
摘要
本报告围绕一篇高频波动率预测的权威文章，提出将日内波动率拆分为日度波动率、日内确定性趋势和随机项三部分，利用两步估计方法提高预测精度。实证数据显示，该模型较传统GARCH及不含随机项模型具有更优预测能力，且扩展样本至多只股票联合估计能显著提升参数稳定性和预测准确性。国内容实证中，上证50 ETF分钟级数据应用该模型同样取得更优效果，验证了模型在国内市场的有效性。[page::0][page::2][page::5][page::9][page::10][page::11]
