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基于Copula和高频数据的非对称波动率簇建模

作者

上市的：
  • 凯西·宁

    （莱尔森大学）

  • 徐定海
  • 托尼·维尔加托

    （滑铁卢大学经济系）

摘要

波动性聚集是金融资产收益的一个众所周知的风格化特征。本文研究了股票市场和外汇市场上波动率聚集的非对称模式。为此，我们采用了基于连接词的半参数单变量时间序列模型，该模型在分析中适应了大波动和小波动的集群。利用高频数据构建的单个公司股票、股票指数和外汇汇率的每日已实现波动率，我们发现波动率聚类具有强烈的不对称性，即大波动率聚类往往比小波动率聚类强得多。此外，波动性集群的非对称模式仍然可见，即使允许集群随时间变化，并且波动性集群本身即使在40天后也保持持续。

建议引用

  • 凯西·宁（Cathy Ning）、徐定海（Dinghai Xu）和托尼·维尔加托（Tony Wirjanto），2010年。"基于Copula和高频数据的非对称波动率簇建模,"工作文件1001，滑铁卢大学经济系，2010年1月修订。
    • 手柄：RePEc:wat:wppaper:1001
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

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    引用人：

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    最相关的项目

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    5. Oleg Sokolinskiy和Dick van Dijk，2011年。"基于Copula的时间序列模型预测波动率,"廷伯根研究所讨论文件11-125/4，廷伯根研究所。
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    10. repec:ipg:wppaper:2014-053未列入IDEAS
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    18. Torben G.Andersen和Tim Bollerslev以及Francis X.Diebold，2007年。"粗加工：在收益波动的测量、建模和预测中包含跳跃成分,"经济学与统计学综述麻省理工学院出版社，第89卷（4），第701-720页，11月。
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    20. repec:uts:finphd:39未在IDEAS上列出
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