波动率指标如何应用？sv模型是什么？

波动率指标如何应用？sv模型是什么？

波动率指标如何应用？

波动率指标如何应用？在波动率研究方面，如何充分利用高频交易数据，从信息含量更为充分的视角对其波动率展开实证分析是近年来广泛关注的问题。其中，Anderson( 2003 )提出的已实现波动率( Realized Volatility, RV)模型，是充分利用金融资产高频交易数据进行建模分析的代表性模型。具体而言，通过计算交易.日内高频收益率的平方和对某资产的波动率进行计量，-方面充分利用了资产的交易信息，相较于仅仅运用日数据的GARCH模型、SV模型具有信息优势，利用高频交易信息包含了金融资产在日内交易过程中更为全面的波动情况。仅以5分钟交易信息为例，对于我国内地股票市场而言，高频交易数据将是日数据的48倍,这显然相比仅仅利用一天的收盘价进行分析包含了更多的交易信息。另一方面，该方法计算简便，且具有无偏性和较好的稳健性等优点。已实现波动率被定义为同一个交易日之内高频收益率的平方和，而这个计算是--个非常简便的过程，相较GARCH族模型其波动率需要经过估计之后才能够计算得出，两者计算量之间具有显著的差别。而与此同时，已实现波动率还具有金融资产收益率的典型特征，比如具有尖峰分布、聚集效应等。

sv模型是什么？

sv模型是什么？Harvey和Shephard ( 1996)、Yu ( 2004 )以及Marcellino 和Porqueddu等(2016均进行了SV模型的构建并进行了相关研究，Jun和Yu(2002)以新西兰的股票市场为研究对象，通过运用SV模型进行预测分析，发现SV模型具有较好的预测能力。国内刘凤芹和吴喜之( 2004)、张瑞锋和张世英( 2008)、顾锋娟和岑仲迪(2011) 利用SV类模型对我国沪深两市波动性展开了研究，并对比了其与GARCH族模型的建模差别。樊元和贾蒸( 2012)利用杠杆效应的SV模型对黄金和白银市场进行了建模分析,其研究结论显示黄金和白银在震荡期内具有一定的杠杆效应。唐韬和谢赤( 2014)利用SV族模型对我国人民币汇率波动特征在汇改前后的差别进行了建模研究。

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