基于已實現(xiàn)波動率的時變β系數(shù)計算與應(yīng)用.pdf

1、自從1964年William Sharpe等人提出CAPM模型開始，學者們對于β系數(shù)的研究就從沒有停止過。從最初假設(shè)β系數(shù)是穩(wěn)定的，到逐漸發(fā)現(xiàn)β系數(shù)的時變性并用各種模型分析和描述它，隨著學者們對β系數(shù)的相關(guān)研究越來越多，人們對β系數(shù)的了解也變得越來越深入。隨著Engle提出的自回歸條件異方差(ARCH)模型不斷發(fā)展，越來越多的學者將其應(yīng)用于估計時變β系數(shù)。1988年，Bollerslev首次采用多變量GARCH模型估計時變方差和協(xié)方差得

2、到時變β系數(shù)。2002年，Engle在ARCH模型的基礎(chǔ)上提出動態(tài)條件相關(guān)多元GARCH模型，成為估計時變β系數(shù)的主流模型。
　　然而，上述這些模型都是基于日間的低頻數(shù)據(jù)對β系數(shù)進行估計，Andersen，Bollerslev，Diebold和Labys(2003)通過實證證明，按照日交易數(shù)據(jù)等低頻數(shù)據(jù)計算出的波動率都不是波動率的精確度量，已實現(xiàn)測度才是波動率的精確度量。本文正是以上述理論為基礎(chǔ)，采用以實現(xiàn)測度以及Corsi提出的

3、HAR-RV模型，通過對個股及股票組合的β系數(shù)的計算與預測，分析基于已實現(xiàn)波動率的HAR-RV模型對β系數(shù)是否具有更好的預測效果，并將其應(yīng)用于實際的套期保值中分析了其實際的商業(yè)價值。
　　研究結(jié)果表明，在靜態(tài)法、滾動窗法和HAR-RV模型中，HAR-RV模型對于β系數(shù)的預測效果最好，其次是滾動窗法，靜態(tài)法則基本沒有預測效果。而從實際的套期保值操作上來比較，使用HAR-RV模型進行套保的效果不論在個股還是股票組合上均好于滾動窗法，這