多分形波动率预测模型及其MCS 检验

来源：管理科学学报杂志2015年第8期北京时间：

作者：魏宇

单位：魏宇,西南交通大学经济管理学院，成都610031,马锋,西南交通大学经济管理学院，成都610031,黄登仕,西南交通大学经济管理学院，成都610031,

摘要：以上证综指的5 min 高频数据为例，在已有的多分形波动率(multifractal volatility) 测度方法基础上，提出了新的波动率测度方法及模型． 运用滚动时间窗的样本外预测技术以及比SPA 检验更具优势的“模型信度设定检验”(model confidence set，MCS) ，对比了新的波动率测度模型和主流的GARCH 族以及已实现波动率(realized volatility) 模型的预测精度． 实证结果显示: 不论是短记忆模型还是长记忆模型，多分形波动率模型的预测精度明显优于GARCH 族模型，且长记忆模型的预测能力要好于短记忆模型． 同时，在多数损失函数下，新提出的多分形波动率测度方法及其动力学模型的预测效果都是最优的．

关键词：多分形波动率; GARCH 族模型; 已实现波动率模型; 滚动预测; MCS检验

基金资助：国家自然科学基金资助项目(71071131; 71371157) ; 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120184110020) ; 教育部人文社科基金规划资助项目(14YJC790073) ; 四川省科技青年基金资助项目(2015JQO010) ．