利用已实现EGARCH模型与已实现及已实现极差波动率改进日经225股指波动率预测
计量经济学
2025-02-12 v2
摘要
本文应用已实现指数广义自回归条件异方差（REGARCH）模型，利用已实现方差（RV）和已实现极差波动率（RRV）作为高频波动率度量，对2010年至2017年的日经225指数进行分析。研究结果表明，得益于高频已实现度量中嵌入的动态信息，REGARCH模型在样本内拟合和样本外预测方面均优于标准GARCH族模型。在联合REGARCH框架内纳入多种已实现度量进一步提升了模型性能。值得注意的是，RRV相较于RV展现出更优的预测能力，这体现在预测精度指标的改善上。此外，在滚动窗口和递归评估方案下，预测结果均保持稳健。
引用
@article{arxiv.2502.02695,
title = {Improving volatility forecasts of the Nikkei 225 stock index using a realized EGARCH model with realized and realized range-based volatilities},
author = {Yaming Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.02695},
year = {2025}
}