基于已实现测量非参数方法的金融资产跳跃行为研究

本项目应用高频金融数据，基于已实现测量的非参数方法研究金融资产跳跃行为，揭示资产价格动态特征，在跳跃检验与估计、跳跃机理分析基础上，探讨跳跃行为对波动建模、风险度量的影响，继而构建在跳跃影响下的动态风险度量方法。为了将现有的理论和方法推进一步，本项目围绕跳跃机理为核心，主要研究下列内容：最优波动率的估计以及最优抽样频率问题；跳跃检验、估计的理论与方法的深化研究问题；跳跃机理及其动态特征问题；微观结构噪声机理问题；跳跃与流动性、微观结构噪等金融变量关系问题；跳跃对波动率度量与建模影响问题；跳跃影响下的动态风险度量方法构建等。.本项目研究的理论意义在于将跳跃影响置于统一的波动模型数学框架下，丰富了波动建模理论和市场微观结构理论，这些研究为把握金融市场的动态风险提供了理论基础。其实践意义在于对金融产品及其衍生品的波动性准确刻画，为监管者和投资者在复杂环境下提供了衡量动态风险的理论、方法。

金融资产跳跃研究是金融市场研究的重要议题之一，研究跳跃行为，分析跳跃内在机理，理清不同类型的风险，准确对波动估计和建模是风险管理的首要任务。目前研究资产跳跃行为主要有两类方法：传统的参数化方法和近年来提出的非参数化方法。传统的跳跃-扩散类模型参数方法，在实际应用中存在诸多困难，这些困难的存在使得用参数方法研究跳跃问题受到极大的限制。近年来，通过高频数据，利用已实现测量的非参数方法研究跳跃问题，无需估计模型参数，规避了诸如参数估计的困难，已逐渐成为一个新的研究热点。.本项目重点研究内容如下：.1、跳跃检验统计方法比较：以非参数化为理论框架，应用上证综指高频数据，从实证角度对现存常见基于高频数据的跳跃检验统计方法进行比较。总体上，没有一种跳跃检验统计方法是最优的，相对而言，A-J统计方法较为稳健，在实践中是可以选择的跳跃检验方法.2、中国股市跳跃特征分析：以非参数方法框架为基础，结合跳跃检验统计量，对股市跳跃特征进行分析。可以发现当股价发生跳跃时，其波动有1/3之多是由跳跃引起的；正向跳跃和负向跳跃具有非对称性，跳跃成分是造成收益率分布“尖峰厚尾”的一个主要原因；经济信息与股市跳跃行为的发生具有一定的正相关性；货币政策信息与美国股市冲击对上证综指跳跃强度的影响最显著；噪声与跳跃正相关，流动性与噪声、跳跃负相关；A+H股跳跃特征并不一致，发生共同跳跃的可能性很低。.3、基于高频数据建模研究：研究表明：（1）同时考虑微观结构噪声和跳跃的HAR模型要优于传统的HAR模型。（2）时变尺度变换因子法进行波动率估计量调整的MIDAS模型优于传统的MIDAS模型。（3）跳跃（协）方差和连续样本路径（协）方差对已实现（协）方差的影响都是显著的，并且考虑共同跳跃影响有助于提高协方差建模的准确性。（4）偏t分布下的极差与已实现GARCH模型相结合能够提高模型的拟合程度和预测效果。（5）基于多重分形的内在波动信息的模型是比GARCH类模型更有效的模型.