基于贝叶斯因子模型金融高频波动率预测研究

来源：管理科学学报杂志2017年第8期北京时间：

作者：陈浪南

单位：陈浪南,中山大学岭南学院，广州 510275,罗嘉雯,华南理工大学工商管理学院，广州 510006,

摘要：构建了包含时变系数和动态方差的贝叶斯 HAＲ 潜在因子模型( DMA( DMS) -FAHAＲ) ，并对我国金融期货( 主要是股指期货和国债期货) 的高频已实现波动率进行预测． 通过构建贝叶斯动态潜在因子模型提取包含波动率变量、跳跃变量和考虑杠杆效应的符号跳跃变量等预测变量的重要信息． 同时，在模型中加入了投机活动变量，以考察市场投机活动对中国金融期货市场波动率预测的影响． 预测结果表明，时变贝叶斯潜在因子模型在所有参与比较的预测模型当中具有最优的短期、中期和长期预测效果． 同时，具有时变参数和时变预测变量的贝叶斯 HAＲ 族模型在很大程度上提高了固定参数 HAＲ 族模型的预测能力． 在股指期货和国债期货的预测模型中加入投机活动变量可以获得更好的预测效果．

关键词：已实现波动率的预测; HAＲ 模型; 金融期货; 时变性; 潜在因子

基金资助：教育部人文社会科学研究青年基金资助项目( 17YJC630099) ; 教育部人文社会科学研究规划基金资助项目( 17YJA790011) ; 中央高校基本科研业务费、广东省自然科学基金博士科研启动纵向协同管理试点资助项目( 2017BQ014) ; 中国博士后基金面上资助项目( 2017M612674) ; 广州市金融服务创新和风险管理基地资助项目．