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使用历史、现实和隐含波动率测量值预测标准普尔100指数的日变化

作者

上市的：
  • 暹粒·扬·库普曼

    （阿姆斯特丹Vrije大学经济与商业管理学院）

  • 博鲁斯·容巴克尔

    （阿姆斯特丹Vrije大学）

  • 尤金妮·霍尔

    （荷兰国际集团）

摘要

这篇讨论论文在《实证金融杂志》（2005）上发表了一篇文章。第12卷第3期，第445-475页。金融市场数据在日内频率上的可用性不断增加，这不仅导致了波动率测量方法的改进，也激发了对其作为波动率预测信息来源的潜在价值的研究。本文探讨了历史波动率（提取自每日收益序列）、隐含波动率（从期权定价数据提取）和已实现波动率（计算为一天内高频回报的平方和）的预测值。首先，我们考虑已实现波动率的未观察成分和长记忆模型，这被视为波动率的准确估计器。比较了已实现波动率模型与随机波动率模型和广义自回归条件异方差模型对日收益率序列的预测能力。这些历史波动率模型被扩展到包括已实现和隐含的波动率度量，作为波动率的解释变量。主要重点是预测标准普尔100指数系列的每日波动性，对该系列近七年的交易数据（逐点）进行了分析。预测评估基于预测模型是否优于其他模型的假设。特别是，我们将使用卓越的预测能力测试来研究一些模型的相对预测性能。由于未观察到波动率，因此将实际波动率作为实际波动率的代理，并用于计算预测误差。计算测试统计及其$p$-值需要一个静态引导程序。实证结果令人信服地表明，与基于每日回报的模型相比，已实现波动率模型产生了更准确的波动率预测。长记忆模型似乎提供了最准确的预测。

建议引用

  • Siem Jan Koopman和Borus Jungbacker和Eugenie Hol，2004年。"使用历史、现实和隐含波动率测量值预测标准普尔100指数的日变化,"廷伯根研究所讨论文件04-016/4，廷伯根研究所。
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      • Torben G.Andersen和Tim Bollerslev、Peter F.Christoffersen和Francis X.Diebold，2005年。"波动性预测,"NBER工作文件11188，国家经济研究局。
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